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龙图腾网获悉山东巍然智能科技有限公司申请的专利一种无人机海藻床监测用图像分割系统和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：CN120219749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510368493.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种无人机海藻床监测用图像分割系统和方法是由李庆华;魏玲;胥志伟;王胜科;丁来辉;杨晓刚;李靖;刘振;王万云;赵天旭设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机海藻床监测用图像分割系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机海藻床监测用图像分割系统和方法，属于计算机视觉的图像分割技术领域，基于迭代小样本适应器IFA进行改进，包括特征分组映射部分、特征融合部分和分割预测部分；特征分组映射部分包括解码器和高斯能量原型驱动的分组映射模块，用于特征提取并强化对关键特征的关注；特征融合部分采用通道空间特征融合模块，将特征分组映射部分提取到的特征进行通道和空间维度的特征融合，分组映射模块包括通道注意力单元和空间注意力单元；割预测部分包括解码器，负责将优化后的特征图转化为最终的分割掩膜；本发明通过创新的编码器、分组映射模块、通道空间特征融合模块、解码器显著提升了模型在小样本分割任务中的分割精度和泛化能力。

本发明授权一种无人机海藻床监测用图像分割系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机海藻床监测用图像分割系统，其特征在于：基于迭代小样本适应器IFA进行改进，以无人机拍摄的海藻床图像作为输入，包括特征分组映射部分、特征融合部分和分割预测部分；无人机拍摄的海藻床图像数据被分成支持图像集和查询图像集，其中支持图像集包含标注过的图像，而查询图像集只包含没有标注的图像； 所述特征分组映射部分包括编码器和高斯能量原型驱动的分组映射模块GEPGMM，用于特征提取并强化对关键特征的关注；所述编码器采用ResNet‑50模型，去掉了原始网络的全连接层和最后一个残差块，并利用最后的三个不同深度的网络层级来提取来自输入图像中的特征信息，得到原始查询特征图Fq和支持图像特征图Fs； 所述分组映射模块GEPGMM包括种子点选择单元和特征向量提取单元，所述种子点选择单元首先使用Canny边缘检测算法提取支持图像集图像的边缘特征，然后通过随机采样选择具有代表性的种子点；所述特征向量提取单元对每个种子点提取对应的支持图像特征图Fs的特征向量，然后计算特征距离和空间距离，结合高斯函数更新特征点中心，最终生成多尺度原型；同时，生成响应图respmap和引导图guidemap，与原始查询特征图Fq进行拼接，生成优化后的查询特征图a2； 所述特征融合部分采用通道空间特征融合模块CSFFM，将特征分组映射部分提取到的查询特征图a2进行通道和空间维度的特征融合，CSFFM模块包括通道注意力单元和空间注意力单元，其中通道注意力单元通过全局池化操作和卷积生成通道权重，空间注意力单元通过卷积操作生成空间权重；将通道权重和空间权重相加，对输入特征图进行加权，得到优化后的特征图； 所述分割预测部分包括解码器，所述解码器采用三个分割头，负责将优化后的特征图转化为最终的分割掩膜。

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