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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种水域图像分割的方法及其分割模型的训练方法、介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116310304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211106216.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种水域图像分割的方法及其分割模型的训练方法、介质是由汪洋;周润东;高玉龙设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水域图像分割的方法及其分割模型的训练方法、介质在说明书摘要公布了：一种水域图像分割模型的训练方法，包括：获取水域样本图像；获取水域样本图像对应的标签图像；获取水域样本图像中各像素点属于各个分类结果的预测概率；获取标签图像中各像素点的分类结果；根据该任一像素点与其对应所述水线位置点之间的距离，得到该像素点的障碍分布权重；根据标签图像中各像素点的分类结果，标签图像的水域中分类结果属于障碍的各像素点的障碍分布权重，以及水域样本图像中各像素点属于各个分类结果的预测概率，得到障碍分布加权损失；至少根据障碍分布加权损失调整所述图像分割模型的参数。由于考虑到障碍的分布规律与水线的关联性，使得提高小障碍或者模糊目标的检测精度。本发明还提供了一种水域图像分割方法、存储介质。

本发明授权一种水域图像分割的方法及其分割模型的训练方法、介质在权利要求书中公布了：1.一种水域图像分割模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取水域样本图像； 获取所述水域样本图像对应的标签图像，所述标签图像为水域样本图像上每个像素点标注分类结果的图像，所述分类结果至少包括水和障碍； 将所述水域样本图像输入图像分割模型中，获取所述水域样本图像中各像素点属于各个分类结果的预测概率； 获取所述标签图像中各像素点的分类结果； 对于所述标签图像的水域中分类结果属于障碍的任一像素点，获取其对应的水线位置点，根据该任一像素点与其对应所述水线位置点之间的距离，得到该像素点的障碍分布权重； 根据所述标签图像中各像素点的分类结果，所述标签图像的水域中分类结果属于障碍的各像素点的障碍分布权重，以及所述水域样本图像中各像素点属于各个分类结果的预测概率，得到障碍分布加权损失； 根据所述障碍分布加权损失调整所述图像分割模型的参数，直到所述图像分割模型收敛，得到训练完成的图像分割模型； 其中，所述根据该任一像素点与其对应所述水线位置点之间的距离，得到该像素点的障碍分布权重，包括：基于对应所述水线位置点获取对应的概率密度函数；根据该任一像素点与其对应所述水线位置点之间的距离，计算该任一像素点对应概率密度函数的值；根据所述概率密度函数的值得到该任一像素点的所述障碍分布权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518052 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。