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龙图腾网获悉西部科学城智能网联汽车创新中心(重庆)有限公司;重庆大学申请的专利模型训练方法及装置、图像分割方法及装置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：CN117237624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310988781.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权模型训练方法及装置、图像分割方法及装置是由褚文博;李国法;林勇杰;曹晓航;沈斌设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法及装置、图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法及装置、图像分割方法及装置，应用于图像处理技术领域，模型训练方法包括：获取多组样本图像和每组样本图像对应的样本分割图像；分别从样本红外光图像和样本可见光图像中提取M个尺度的红外光基础特征和可见光基础特征，并进行特征融合，得到M个尺度的融合特征；对融合特征进行边界特征提取得到预测边界特征；将融合特征和预测边界特征进行聚合得到预测分割特征；基于从样本分割图像提取出的实际边界特征和预测边界特征得到边界损失值；基于从样本分割图像提取出的实际分割特征和预测分割特征得到分割损失值；根据边界损失值和分割损失值的加权平均值训练生成图像分割模型。本申请可以提高图像分割的准确性。

本发明授权模型训练方法及装置、图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型训练方法，其特征在于，包括： 获取多组样本图像和每组样本图像对应的样本分割图像，其中，每组样本图像包括：同一场景下具有相同尺度的样本红外光图像和样本可见光图像； 针对每组样本图像中的样本红外光图像和样本可见光图像，分别从所述样本红外光图像和所述样本可见光图像中提取M个尺度的红外光基础特征和M个尺度的可见光基础特征，M为正整数； 将相同尺度的所述红外光基础特征和所述可见光基础特征进行特征融合，得到M个尺度的融合特征； 对所述M个尺度的融合特征进行边界特征提取，得到与所述样本红外光图像和所述样本可见光图像的原始尺度相同的预测边界特征； 将所述M个尺度的融合特征和所述预测边界特征进行聚合，得到与所述样本红外光图像和所述样本可见光图像的原始尺度相同的预测分割特征； 从所述样本分割图像提取出实际边界特征，基于所述实际边界特征、所述预测边界特征和预设边界损失函数，得到边界损失值； 从所述样本分割图像提取出实际分割特征，基于所述实际分割特征、所述预测分割特征和预设边界损失函数，得到分割损失值； 将所述边界损失值和所述分割损失值进行加权平均，得到整体损失值，并根据所述整体损失值训练生成图像分割模型。

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部科学城智能网联汽车创新中心(重庆)有限公司;重庆大学，其通讯地址为：400000 重庆市九龙坡区高新区金凤镇新凤大道99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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