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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于跨数据视图协同训练的RGB-D图像语义分割方法、设备及计算机可读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：CN120431583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510935266.3，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于跨数据视图协同训练的RGB-D图像语义分割方法、设备及计算机可读介质是由李平;唐晨;庞博设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨数据视图协同训练的RGB-D图像语义分割方法、设备及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于跨数据视图协同训练的RGB‑D图像语义分割方法、设备及计算机可读介质。本方法首先将RGB‑D图像转换为点云数据并经二维投影算法得到四层点云特征和点云语义预测图；通过深度特征提取器获得深度特征图，利用深度引导的空间适配器模块在RGB提取过程中重新校准RGB特征以减少噪声，并辅以均方误差损失进行监督获得RGB特征图；接着使用RGB‑D模态融合模态和RGB‑D解码器获得RGB‑D语义预测图；最后，跨数据视图协同训练方法通过预测层面的蒸馏损失和结构化损失迁移点云语义分割模型的3D空间关系理解。本发明实现对深度信息的高效利用和RGB‑D语义分割模型的准确分割。

本发明授权基于跨数据视图协同训练的RGB-D图像语义分割方法、设备及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.基于跨数据视图协同训练的RGB-D图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1获取含RGB图像、深度图像以及真实标记的数据集； 将RGB图像和深度图像转换为点云数据，构建并输入点云特征提取器，得到四层点云特征；所述RGB图像和深度图像均为室内场景图像； 构建层次化上采样解码器，输入为四层点云特征，输出为逐点语义预测结果，使用二维投影算法将逐点语义预测结果和四层点云特征转换为点云语义预测图和四层点云投影特征图； 步骤2构建深度特征提取器，将所述深度图像输入，得到为四层深度特征图； 步骤3构建RGB特征提取器，所述RGB特征提取器由四层RGB特征提取子模块和深度引导的空间适配器模块组成； 将RGB图像和四层深度特征图输入所述RGB特征提取器，得到四层RGB特征图和四层适配器RGB特征图； 步骤4构建四层RGB-D特征融合模块，输入为四层深度特征图和四层RGB特征图，输出为四层RGB-D融合后特征； 利用多层感知器构建RGB-D解码器，输入为四层RGB-D融合后特征，输出RGB-D图像语义预测图； 步骤5计算真实标记和点云语义预测图的交叉熵损失，计算真实标记和RGB-D图像语义预测图之间的交叉熵损失，计算点云语义预测图和RGB-D图像语义预测图之间的蒸馏损失和结构化损失以进行协同训练，在特征层面逐层计算适配器RGB特征图和其对应点云投影特征图的均方误差损失，对经步骤1~4构建得到的模型进行训练。

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