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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利前景分割方法、装置、设备及存储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：CN119152208B 。

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：202411228773.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权前景分割方法、装置、设备及存储介质是由夏长群;李正;李甲;梁艳杰设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本前景分割方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种前景分割方法、装置、设备及存储介质，涉及图像技术领域，所述方法包括：将各样本训练图像的中间态掩码输入至待训练分割模型中的对齐条件提取网络，确定多个对齐条件表征，上述网络由图像嵌入模块、中间态掩码对齐模块以及多阶级联编码模块组成；将各样本训练图像的多个对齐条件表征输入至待训练分割模型中的双向级联融合去噪网络进行去噪，得到目标前景分割模型，去噪网络包括下采样单元和上采样单元，下采样单元中包含级联流和融合流；将待分割前景图像输入至目标前景分割模型，得到分割掩码。通过上述方式，使目标前景分割模型具有卓越的性能和跨任务的泛化能力，保证了在前景分割任务中能够同时保证精确性和泛化性的困境。

本发明授权前景分割方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种前景分割方法，其特征在于，所述方法包括： 将各样本训练图像的中间态掩码输入至待训练分割模型中的对齐条件提取网络进行对齐，确定各样本训练图像的多个对齐条件表征，所述对齐条件提取网络由图像嵌入模块、中间态掩码对齐模块以及多阶级联编码模块组成； 将各样本训练图像的多个对齐条件表征输入至所述待训练分割模型中的双向级联融合去噪网络进行去噪，得到目标前景分割模型，所述双向级联融合去噪网络包括下采样单元和上采样单元，所述下采样单元中的多个渐进融合单元之间建立了级联流和融合流； 将待分割前景图像输入至所述目标前景分割模型，得到所述待分割前景图像的前景分割掩码； 其中，所述将各样本训练图像的中间态掩码输入至待训练分割模型中的对齐条件提取网络进行对齐，确定各样本训练图像的多个对齐条件表征的步骤包括： 将各样本训练图像的中间态掩码和各样本训练图像输入至待训练分割模型中的对齐条件提取网络，通过对齐条件提取网络中的图像嵌入模块对各样本训练图像进行处理，得到多个第一处理图像； 通过所述对齐条件提取网络中的中间态掩码对齐模块根据各第一处理图像和各样本训练图像的中间态掩码进行对齐，得到各样本训练图像的待编码特征； 通过所述对齐条件提取网络中的多阶级联编码模块对各样本训练图像的待编码特征进行编码，得到各样本训练图像的多个对齐条件表征。

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