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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉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：CN119904868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510075951.3，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉方法是由袁进;杨滨鸿设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉方法，属于图像内容理解技术领域，包括获取输入图像及用户视觉提示信息；基于输入图像构建场景图并根据用户视觉提示信息将用户意图映射到场景图中，提取意图相关的局部场景图特征；将局部场景图特征以及标注好的双模态数据输入到以双模态Transformer为核心的扩散模型中，生成相关的视觉掩码与文本对；利用多实体对比学习损失对获取的视觉掩码与文本对进行优化对齐。本发明提供的一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉方法，解决了现有技术难以捕捉用户意图、分割结果与语义文本结果单一且关联不足、复杂场景多模态输出处理能力有限等问题，大幅提升图像分割精度和语义捕捉的一致性。

本发明授权一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉方法在权利要求书中公布了：1.一种用户意图驱动的可控图像分割与语义捕捉方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取输入图像以及用户视觉提示信息； S2、基于S1获取的输入图像构建场景图并根据S1获取的用户视觉提示信息将用户意图映射到场景图中，提取意图相关的局部场景图特征；包括： S21、对输入图像构建图像的全局场景图； S22、根据用户视觉提示提取子图，保留连接到用户视觉提示的中心对象的节点和边； S23、构建适配器优化所提取子图，预测子图中和视觉掩码与文本对相关的对象，过滤掉不相关的对象；包括： S231、使用自注意力块更新子图节点特征； S232、映射层根据节点关于标注掩码对的相关性分数筛选出与目标相关的节点； S233、使用二进制交叉熵BCE损失训练适配器优化节点筛选； S24、调整子图节点顺序，使其与文本描述的对象顺序一致；包括： S241、使用多层全连接网络将节点特征映射到预测排序矩阵中； S242、使用交叉熵损失最小化S241中的预测排序矩阵和真实排序矩阵的差距； S243、筛选出相关节点，调整节点顺序； S25、结合优化后的节点特征和边特征，生成意图相关的局部场景图特征； S3、将S2获取的意图相关的局部场景图特征以及标注好的双模态数据输入到以双模态Transformer为核心的扩散模型中，生成相关的双模态数据，双模态数据为视觉掩码与文本对； S4、利用多实体对比学习损失对步骤S3获取的视觉掩码与文本对进行优化对齐。

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