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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时序交叉注意力机制的视频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：CN120411866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510912693.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于时序交叉注意力机制的视频语义分割方法是由宋秀菊;冯毅雄;李普衍;毛卫明;洪兆溪;谭建荣设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序交叉注意力机制的视频语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序交叉注意力机制的视频语义分割方法，属于计算机视觉领域和材料检测领域，本发明首先对用于训练的视频预处理并提取帧序列，接着构建多层级特征提取与融合的编码‑解码网络，通过时序交叉注意力模块增强特征提取，通过加权IoU损失和二进制交叉熵BCE损失优化网络参数，然后用训练的模型对目标视频逐帧预测分割，并导出多分类分割结果。本发明将时序交叉注意力机制融入SAMUNet网络中，针对具有时序的图像数据有效提升了分割精度，极大降低了材料视频处理的时间成本和人力成本，可广泛应用于工业检测领域，提高产品质量和生产效率。

本发明授权一种基于时序交叉注意力机制的视频语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序交叉注意力机制的视频语义分割方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一：视频预处理；依据视频帧率与目标运动速度，以一定时间间隔提取关键帧序列； 步骤二：构建数据集；通过预训练分割模型对图像帧进行初步处理，生成分割掩膜，将掩膜图与原始帧图对应以构建标注数据集； 步骤三：构建视频语义分割模型，包括图像编码器、特征增强模块和图像解码器，依次对图像进行特征提取、特征增强和语义分割；所述特征增强模块包括记忆融合模块和时序交叉注意力模块，记忆融合模块从多个连续的历史帧中提取时序信息，将其特征沿通道维度拼接后降维，得到融合后的历史帧特征；时序交叉注意力模块基于位置编码与时间编码的注意力机制，以当前帧的特征与其位置编码相加作为查询Query，历史帧与其位置编码和时间编码相加作为键Key，所述融合后的历史帧特征作为值Value，以计算注意力权重，得到当前帧的增强特征表达； 步骤四：语义分割模型训练； 步骤五：视频分割预测与输出；将待测视频进行图像提取，并依次输入训练完成的语义分割模型中进行语义分割预测。

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