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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利开放世界语义分割模型构建方法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：CN119649029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411778596.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权开放世界语义分割模型构建方法是由周忠;万茂贤;李凯歌设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本开放世界语义分割模型构建方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了开放世界语义分割模型构建方法。该方法的一具体实施方式包括：生成各个混合语义图像数据；确定混合语义图像数据集；得到各个深度特征信息和各个第一能量分数矩阵；得到各个像素级特征信息、各个第一未知语义分数、各个自注意力图和各个第二能量分数矩阵；生成各个校准像素级特征相似度；得到各个校准像素级特征信息和各个第一未知语义校准分数；得到语义相关特征信息、第二未知语义分数和语义无关特征信息；生成各个重叠区域语义特征信息；得到各个重建图像数据；生成目标损失值；将开放世界语义分割网络确定为开放世界语义分割模型。该实施方式可以训练出更加可靠的开放世界语义分割模型，可以提高模型的识别准确率。

本发明授权开放世界语义分割模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种开放世界语义分割模型构建方法，包括： 基于预设的各个已知语义图像数据，生成各个混合语义图像数据； 将所述各个混合语义图像数据中预设图像数量个混合语义图像数据确定为混合语义图像数据集； 基于混合语义图像数据集，执行以下训练步骤： 将混合语义图像数据集输入至开放世界语义分割网络中的语义分割网络，得到各个深度特征信息和各个第一能量分数矩阵； 将所述各个深度特征信息输入至开放世界语义分割网络中的微型解码器，以对所述各个混合语义图像数据进行解码，得到各个像素级特征信息、各个第一未知语义分数、各个自注意力图和各个第二能量分数矩阵； 基于所述各个自注意力图，生成各个校准像素级特征相似度； 基于所述各个校准像素级特征相似度，对所述各个像素级特征信息和所述各个第一未知语义分数进行校准，得到各个校准像素级特征信息和各个第一未知语义校准分数； 对于所述各个校准像素级特征信息中的每个校准像素级特征信息，将所述校准像素级特征信息输入至开放世界语义分割网络中的语义相关解耦器和语义无关解耦器，以对所述校准像素级特征信息进行特征解耦，得到语义相关特征信息、第二未知语义分数和语义无关特征信息； 基于所得到的各个语义相关特征信息和所得到的各个语义无关特征信息，生成各个重叠区域语义特征信息； 对所述各个重叠区域语义特征信息进行图像重建处理，得到各个重建图像数据； 基于所述各个第一能量分数矩阵、所述各个第二能量分数矩阵、所述各个第一未知语义分数、所得到的各个第二未知语义分数、所述各个重建图像数据和所述语义无关特征信息，生成目标损失值； 响应于确定所述目标损失值满足预设损失值条件，将开放世界语义分割网络确定为开放世界语义分割模型，以及将最后一次训练步骤中所得到的各个第一未知语义校准分数确定为各个目标校准分数； 响应于确定所述目标损失值不满足所述预设损失值条件，调整开放世界语义分割网络的网络参数，以及使用未用过的各个混合语义图像数据组成混合语义图像数据集，使用调整后的开放世界语义分割网络作为开放世界语义分割网络，再次执行所述训练步骤。

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