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龙图腾网获悉重庆理工大学;重庆理工清研凌创测控科技有限公司申请的专利基于细粒度增强网络的复杂环境图像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：CN119723086B 。

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：202411843663.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于细粒度增强网络的复杂环境图像语义分割方法是由余晓霞;吴姝歷;张志刚;兰家水设计研发完成，并于2024-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度增强网络的复杂环境图像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细粒度增强网络的复杂环境图像语义分割方法，该方法通过获取待检测的环境图像，输入至经过预先训练的细粒度增强网络模型，得到待检测的环境图像的语义分割结果。本发明方法，利用优化构建的细粒度增强网络模型，通过主干网络层深层次的对全局特征信息和局部特征信息进行提取和多尺度融合，增强模型的特征提取能力，然后借助颈部网络层的上采样和细节增强处理，增强模型的细节恢复能力且有效降低了图像噪声，进而通过检测头获得环境图像的语义分割结果，实现了针对复杂环境图像的精确语义分割。

本发明授权基于细粒度增强网络的复杂环境图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.基于细粒度增强网络的复杂环境图像语义分割方法，其特征在于，获取待检测的环境图像，输入至经过预先训练的细粒度增强网络模型，得到待检测的环境图像的语义分割结果； 所述细粒度增强网络模型包括主干网络层、颈部网络层和检测头；所述主干网络层用于对输入特征重组网络的环境图像进行全局特征和局部特征的提取及多尺度融合处理，得到多尺度特征图；所述颈部网络层用于对多尺度特征图进行上采样和细节增强处理，得到增强特征图；所述检测头用于根据所述增强特征图得到待检测的环境图像的语义分割结果，作为细粒度增强网络模型的输出； 所述细粒度增强网络模型中： 所述主干网络层包括依次连接的卷积层、4个卷积融合单元和1个空间金字塔池化模块；每个卷积融合单元包括级联的卷积层和C2f-SSA模块； 所述颈部网络层包括依次连接的2个特征动态上采样单元和2个卷积注意力增强单元；其中，特征动态上采样单元包括依次连接的Dysample-ConvBN上采样模块、连接层和C2f-SSA模块；卷积注意力增强单元包括依次连接的卷积层、连接层和C2f-SSA模块； 所述检测头用于根据颈部网络层的输出得到环境图像的语义分割结果； 其中，细粒度增强网络模型的输入作为主干网络层的输入；主干网络层中，第二个卷积融合单元和第三个卷积融合单元的输出，还分别作为颈部网络层中第二个特征动态上采样单元中连接层的输入和第一个特征动态上采样单元中连接层的输入；主干网络层中空间金字塔池化模块的输出作为颈部网络层的输入以外，还作为颈部网络层中第二个卷积注意力增强单元中连接层的输入；颈部网络层中，第一个特征动态上采样单元的输出还作为第一个卷积注意力增强单元中连接层的输入，第二个特征动态上采样单元的输出以及2个卷积注意力增强单元的输出均输出至检测头； 所述C2f-SSA模块包括级联的第一卷积层、Split拆分模块、多个瓶颈模块、连接层、第二卷积层和SSA混合注意力模块；所述SSA混合注意力模块包括级联的SE注意力模块和SA注意力模块。

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