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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于大模型适配的事件-RGB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：CN118823342B 。

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：202410831267.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于大模型适配的事件-RGB语义分割方法是由邓勇舰;姚博文;刘翊帆;刘宇涵;郭珈琪;贾仕林;杨震设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型适配的事件-RGB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大模型适配的多模态语义分割方法，首先对于每一对的输入数据，以RGB数据的曝光时间戳为基准，以不同的时间尺度划分事件信息，随后将事件处理为体素，和视频帧分别输入多时空尺度事件嵌入模块与SAM主干，然后将经过多时空尺度事件嵌入模块提取的时间特征输入SAM事件适配器中，与SAM中的图像信息进行交互，得到富含高质量运动信息的特征。最后特征将被输入简单的语义分割头来生成语义分割结果。本发明是端到端的，整体可以直接进行训练，之后可以使用训练的模型来处理事件‑RGB场景下的语义分割问题。本发明解决了由于RGB信息在极端场景下信息丢失的问题，并达到了比以往工作更优秀的语义分割结果。

本发明授权一种基于大模型适配的事件-RGB语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型适配的多模态语义分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：数据处理，对于每一对的输入数据，以RGB数据的曝光时间戳为基准，以不同的时间尺度划分事件信息，并依次处理为网络输入的格式； 步骤2：依据步骤1数据处理后得到的数据构建网络模型，所述网络模型包括参数被冻结的SAM主干、事件适配器SE_Adapter； 步骤3：依据步骤1得到的数据以及步骤2中得到的网络模型的架构构建特异性数据编码模块，所述特异性数据编码模块为多时空尺度补丁嵌入模块MSP，包括若干卷积层、脉冲神经元、池化层以及线性层，该特异性数据编码模块参数可学习； 步骤4：依据步骤2中的网络模型构建语义分割检测头，由若干线性层组成；步骤4中提到的语义分割检测头的结构与流程是： 步骤4-1，该语义分割头由五个线性层组成； 步骤4-2，根据步骤4-1中构建的语义分割头，首先从SAM中提取四个不同尺度的多模态特征； 步骤4-3，将步骤4-2得到的不同尺度的多模态特征分别输入前四个线性层中，并将结果在patch维度拼接； 步骤4-4，将步骤4-3得到的特征输入最后一个线性层中，得到语义分割结果； 步骤5：向步骤2、步骤3中得到的模型输入步骤1中得到的数据进行训练，其中图像数据输入SAM主干，事件数据输入MSP并随后输入SE_Adapter与SAM主干进行交互； 步骤6：利用步骤4中的网络模型进行多模态语义分割，将成对的事件-RGB多模态信息输入网络模型中，从而实现语义分割。

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