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龙图腾网获悉广州工程技术职业学院申请的专利一种自监督学习的实时图像语义分割系统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：CN120655927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511125544.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种自监督学习的实时图像语义分割系统是由肖彬;何波;王世安;曾光辉设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自监督学习的实时图像语义分割系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自监督学习的实时图像语义分割系统，涉及实时图像语义分割技术领域，针对工业质检中传统模型的局限性，通过闭环流程提升缺陷检测的准确性、适应性和实时性；采用告警→聚类→标注→微调→回放→部署的闭环流程，具体包括：能量分布分析和视觉‑语言相似度匹配生成告警掩码；自适应谱聚类生成伪标签和稀缺度指标；极少量人工标注确认；冻结编码器微调解码头，弹性记忆系数调配正则和蒸馏；自注意力重构支路提供像素级回放；自动混合精度和异构并行调度实现边缘部署。本发明解决学习‑遗忘循环和在线‑离线割裂难题，实现了模型的快速自进化和长期性能守恒，适用于开放环境下的持续学习。

本发明授权一种自监督学习的实时图像语义分割系统在权利要求书中公布了：1.一种自监督学习的实时图像语义分割系统，其特征在于：包括， 告警掩码生成模块，对输入图像同时执行能量分布分析与视觉-语言相似度匹配，基于双阈准则在像素级生成未知缺陷告警掩码并输出； 自适应谱聚类模块，将告警掩码映射至统一嵌入空间后输入自适应谱聚类，自动确定簇数、生成伪标签并计算各簇稀缺度指标； 人工标注模块，依据稀缺度从每一簇选取三个代表样本进行人工快速标注，并将确认结果同步写回伪标签表与类别词典； 微调模块，在冻结编码器参数的条件下，仅微调解码头和新簇适配层，且于每轮训练通过信息弹性指数与跨层遗忘指数经自适应稳定性映射模块输出弹性记忆系数，用以动态调配EWC正则与蒸馏权重； 自注意力重构模块，训练期间并行启用自注意力重构支路，通过残差图对分割分支提供像素级回放信号并在同一前向过程中更新两分支权重； 自动混合精度推理模块，将完成微调的模型采用自动混合精度推理，按半精度张量计算-GPU、整型张量计算-NPU、全精度控制流-CPU的映射方式结合异构并行调度，执行在线增量训练与推理任务并部署于边缘端； 对输入图像执行前向推理以生成每个像素的类别预测logits，基于所述类别预测logits计算每个像素的能量分数，所述能量分数通过对类别预测logits应用负对数和函数获得； 设定能量阈值并标记能量分数超过能量阈值的像素为潜在未知缺陷区域，利用预训练的视觉-语言模型提取输入图像的像素级视觉特征； 为已知缺陷类别生成文本特征向量，计算每个像素的视觉特征与所有已知类别文本特征的余弦相似度并取最大相似度； 设定相似度阈值并确认最大相似度低于相似度阈值的像素为未知缺陷； 对每个像素应用双阈准则，当能量分数超过能量阈值且最大相似度低于相似度阈值时标记该像素为未知缺陷，生成告警掩码，标记为未知缺陷的像素赋值为1，其余像素赋值为0；将告警掩码输出。

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