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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割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：CN120526350B 。

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：202510626375.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割方法是由张云佐;于璞泽;张璐琦;王正友;封筠;赵辉设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割方法。所述方法包括如下步骤：1.构建参考视频对象分割数据集的语义提示信息和视频帧信息；2.对参考视频对象分割数据集进行预处理；3.建立基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割模型：设计双分支解耦策略用于在语义和视觉层面对特征信息进行解耦，从而提取文本描述与视觉特征的静态和运动信息；设计分层运动感知模块用于捕捉并对齐不同帧间的运动信息，解析短期和长期运动信息，从而使模型获得对长期运动模式的感知能力；设计语义一致性模块用于对齐语义描述与视频特征，从而提高目标选择的正确率和掩码的完整性，避免负样本误检；设计感知动态融合机制用于将文本信息嵌入到视觉特征空间，使视觉特征能够获取文本语义信息，从而增强模型的跨模态理解能力；4.构建损失函数，更新模型参数，设置训练参数，进行训练，得到最佳权重；5.基于最佳权重来检测测试集图像，得到最终分割结果。本发明有效地解耦了静态和动态信息，增强了对物体运动模式的感知能力，提升了分割性能。

本发明授权一种基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：构建参考视频对象分割数据集的语义提示信息和视频帧信息； 步骤2：对参考视频对象分割数据集进行预处理； 步骤3：建立基于语义一致性与运动感知的参考视频对象分割模型： 设计双分支解耦策略用于在语义和视觉层面对特征信息进行解耦，从而提取文本描述与视觉特征的静态和运动信息； 设计感知动态融合机制用于将文本信息嵌入到视觉特征空间，使视觉特征能够获取文本语义信息，从而增强模型的跨模态理解能力； 设计分层运动感知模块用于捕捉并对齐不同帧间的运动信息，解析短期和长期运动信息，从而使模型获得对长期运动模式的感知能力； 设计语义一致性模块用于对齐语义描述与视频特征，从而提高目标选择的正确率和掩码的完整性，避免负样本误检； 所述语义一致性模块包括文本重建和语义一致性计算两个核心步骤，利用模型提取的目标特征反向生成文本描述，并计算其与原始描述的相似度，进而对齐文本与视频特征； 所述文本重建过程为：抽取运动解码阶段的中间输出特征重建文本信息，并与原始句级文本信息组合； 所述语义一致性计算过程为：通过循环一致性约束计算组合文本信息的相似度，进而通过计算得到的相似度约束来增强语义描述与视频特征的对齐； 所述循环一致性约束由结构一致性约束和距离一致性约束组成； 所述结构一致性约束通过衡量嵌入空间中样本点之间的夹角一致性，确保嵌入空间的局部结构不发生变形，即语义表达的相对关系不会改变； 所述距离一致性约束通过衡量原始空间和重构空间中样本对之间的距离，确保同一目标的不同表达在重构空间中相对靠近，而不同目标的表达相对远离； 步骤4：构建损失函数，更新模型参数，设置训练参数，进行训练，得到最佳权重； 步骤5：基于最佳权重来检测测试集图像，得到最终分割结果。

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石家庄铁道大学，其通讯地址为：050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号；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”。

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