买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南大学申请的专利一种基于多尺度细化的室内场景图像实时语义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：CN116229461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310046888.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于多尺度细化的室内场景图像实时语义分割方法是由叶昊晖;武伟;徐百生;向德强;马腾飞设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度细化的室内场景图像实时语义分割方法在说明书摘要公布了：一种基于多尺度细化的室内场景图像实时语义分割方法，包括如下步骤：S1：处理系统获取城市街景数据集，将该数据集划分为训练集和验证集；S2：处理系统对训练集预处理和数据增强，加深训练集对现实场景的拟合度；S3：构建轻量级分类网络STDC模块作为实时语义分割网络编码器，该网络编码器在不同阶段生成不同分辨率网络特征图；S4：构建双边金字塔池化模块以及特征对齐金字塔模块作为实时语义分割网络解码器；S5：构建多尺度细节优化模块，得到近似二值图，将近似二值图与细节标签计算损失并反向传播，优化多尺度目标的细节提取效果；S6：得到分割预测图，将分割预测图与真实标签计算损失后反向传播，更新网络，得到训练模型。在保证模型精度与速度的前提下，实现了图像的多尺度细节优化，达到街景图像的实时语义分割任务的性能要求。

本发明授权一种基于多尺度细化的室内场景图像实时语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度细化的室内场景图像实时语义分割方法，其特征在于： 包括如下步骤： S1：处理系统获取室内场景数据集，将该数据集划分为训练集和验证集； S2：处理系统对训练集预处理和数据增强，加深训练集对现实场景的拟合度； S3：构建轻量级分类网络STDC模块作为实时语义分割网络编码器，该网络编码器在不同阶段生成不同分辨率网络特征图； S4：构建双边金字塔池化模块以及特征对齐金字塔模块作为实时语义分割网络解码器； S5：构建多尺度细节优化模块； 将网络编码器第三阶段特征图以及特征对齐模块的结果输入多尺度细节优化模块，进行自适应阈值学习，得到近似二值图； 将近似二值图与细节标签计算损失并反向传播，优化多尺度目标的细节提取效果； S6：特征对齐金字塔模块最后阶段所得特征图上采样8倍，输入至分割模块，得到分割预测图，将分割预测图与真实标签计算损失后反向传播，更新网络，得到训练模型； S7：将训练得到的模型转换为ONNX，进而转换为TensorRT和NCNN，便于部署在GPU以及边缘设备芯片端； S8：将测试集图像输入至网络得到推理结果； 在构建多尺度细节优化模块中为准确区分目标细节与背景，细节优化模块设计两条分支，一个分支学习概率图P，另一个分支学习阈值图T，最后通过如下可微分二值化操作，将概率图转换为近似二值图B作为细节的预测； 细节标签通过使用拉普拉斯卷积核的二维卷积与1x1卷积生成，真实标签经过不同步长的拉普拉斯卷积后，生成不同尺度的细节特征图，上采样至原图大小后，由1x1卷积层实现融合，其中k为缩放因子； 最后，设置阈值为0.1，将细节特征图转换为细节二值图作为细节标签，将细节预测图与细节标签计算损失后反向传播，实现多尺度目标的细化。

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西南大学，其通讯地址为：400700 重庆市北碚区天生路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。