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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于语义传递和上下文分布建模的小样本分割方法及系统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：CN120182605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510327479.8，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权基于语义传递和上下文分布建模的小样本分割方法及系统是由丛润民;罗宇轩;方豪;李锋;张伟设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义传递和上下文分布建模的小样本分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域。提供了一种基于语义传递和上下文分布建模的小样本分割方法及系统，通过可学习的类别标记提取目标区域的类别核心语义表示；将类别核心语义表示与支持图像和查询图像的图像块标记连接，得到支持特征和查询特征；使用前景掩码将支持特征分割为前景特征和背景特征，对前景特征、背景特征和查询特征之间的空间和通道分布分别进行建模，通过多维度挖掘查询特征中与物体整体相似的特征并生成增强的查询特征；对前景特征和背景特征进行平均池化分别形成前景原型和背景原型，基于前景原型和背景原型与增强的查询特征之间的余弦相似度，预测查询图像的分割结果，增强了支持样本与查询样本间的信息传递，实现了更精准分割。

本发明授权基于语义传递和上下文分布建模的小样本分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义传递和上下文分布建模的小样本分割方法，其特征在于，包括以下过程： 根据支持图像及对应的前景掩码生成仅有前景的支持图像，处理仅有前景的支持图像，通过可学习的类别标记提取目标区域的类别核心语义表示； 将所述类别核心语义表示与支持图像和查询图像的图像块标记连接，得到支持特征和查询特征； 使用所述前景掩码将支持特征分割为支持图像对应的前景特征和背景特征，对前景特征、背景特征和查询特征之间的空间和通道分布分别进行建模，通过多维度挖掘查询特征中与物体整体相似的特征并生成增强的查询特征 对前景特征和背景特征进行平均池化分别形成前景原型和背景原型，基于所述前景原型和所述背景原型与增强的查询特征之间的余弦相似度，预测查询图像的分割结果； 对支持图像对应的前景特征、背景特征和查询特征分别通过卷积层处理，对卷积层处理后的结果进行空间维度展平处理； 对空间维度展平处理的后的前景特征、背景特征和查询特征分别计算布朗协方差矩阵； 对前景特征的布朗协方差矩阵和查询特征的布朗协方差矩阵执行矩阵乘法以得到，对背景特征的布朗协方差矩阵和查询特征的布朗协方差矩阵执行矩阵乘法以得到； 对和的最后一维进行求和获得匹配分数，并取二者的最大值； 将最大值施加到查询特征上以增强与目标类对应的通道，并与查询特征进行矩阵乘法对查询特征进行增强得到通道维度增强结果； 对空间维度展平处理的后的前景特征、背景特征和查询特征进行空间维度增强，得到空间维度增强结果； 将通道维度增强结果、空间维度增强结果和查询特征进行相加并执行归一化操作，得到增强的查询特征。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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