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龙图腾网获悉北京控制工程研究所申请的专利一种基于双分支输入神经网络的火星地形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：CN113936222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202111111849.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于双分支输入神经网络的火星地形分割方法是由邢琰;魏春岭;滕宝毅;胡海霞;毛晓艳;李化云;孙赫婕;王硕设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支输入神经网络的火星地形分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支输入神经网络的火星地形分割方法，样本输入网络之后会经过双分支进行联合训练，一条为常规分支，负责目标内部区域的信息进行提取，另一条为边界分支，负责对目标的边缘信息进行提取。两个分支提取的信息经过一个融合模块，将区域特征和边界特征相结合，最后输出精细的语义分割结果，完成对标注不准确的火星地形进行分割，达到火星地形边界准确分割的目标。本发明分别通过双分支信息的引入，同时利用了精准标注的目标区域内部和不精准标注的目标边界信息，解决了分割标签不精确的标注问题，能够节省大量的时间成本和人力成本。

本发明授权一种基于双分支输入神经网络的火星地形分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支输入神经网络的火星地形分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对火星图像中的障碍物区域进行人工标注，得到火星地形分割的数据集，并将数据集分为训练集和测试集； 2建立双分支神经网络火星地形分割模型； 3利用训练集对双分支神经网络火星地形分割模型进行训练，得到训练好的双分支神经网络火星地形分割模型，具体方法如下： 31将训练集图像中障碍物区域划分为内部区域和边缘区域，并分别标注； 32对标注的内部区域和边缘区域分别进行常规分支和边界分支的训练，得到内部区域和边缘区域的特征图； 33融合内部区域和边缘区域的特征图，得到地形分割结果； 34重复步骤31～33，结合损失函数对火星地形分割模型进行训练，得到训练好的模型； 4将测试集图像输入到训练好的火星地形分割模型进行语义分割，完成火星地形分割任务； 所述步骤31中，内部区域是指相邻像素均为障碍物像素的像素集合，边缘区域是指障碍物区域中除内部区域以外的障碍物像素集合； 所述步骤31中，采用迁移学习的方法将训练集图像中障碍物区域划分为内部区域和边缘区域； 所述步骤31中，将缩小为障碍物区域原始边界A倍的边界定为常规界，选取目标中心带常规界的区域作为内部区域；将缩小为障碍物区域原始边界B倍的边界定为边缘界，选取边缘界到原始边界的区域作为边缘区域；A＝0.9，B＝0.85； 所述步骤34中，常规分支采用的损失函数为GeneralizedDiceloss，边界分支采用Focalloss损失函数。

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