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龙图腾网获悉山东省凯麟环保设备股份有限公司申请的专利基于原型对比学习的无人驾驶图像实例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：CN117152426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310594671.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于原型对比学习的无人驾驶图像实例分割方法及系统是由庞守恩;孙念莹;毕研磊;杨克显;乔文静设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原型对比学习的无人驾驶图像实例分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于原型对比学习的无人驾驶图像实例分割方法及系统，涉及图像实例分割技术领域，该方法包括：将获取的多张无人驾驶图像输入至图像实例分割模型中的学生模型，提取图像实例特征，并根据迁移至学生模型的原型知识，基于查询的方式获取特定于图像实例特征的原型知识，结合图像实例特征，输出图像实例分割结果；其中，图像实例分割模型包括教师模型和学生模型，教师模型利用特征提取网络和原型知识获取网络分别获取样本图像特征和与该特征相似的原型知识，基于对比学习训练教师模型，将训练完成的教师模型学习到的原型知识迁移至学生模型中。本发明通过原型对比学习和知识蒸馏，保证实例分割的精度，精简实例分割模型的规模。

本发明授权基于原型对比学习的无人驾驶图像实例分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于原型对比学习的无人驾驶图像实例分割方法，其特征是，包括： 获取多张无人驾驶图像，将获取的图像输入至图像实例分割模型中的学生模型，提取图像实例特征，并根据迁移至学生模型中的原型知识，基于查询的方式获取特定于图像实例特征的原型知识，再根据获取的原型知识和图像实例特征，输出图像实例分割结果； 所述所述图像实例分割模型包括教师模型和学生模型，所述教师模型包括特征提取网络和原型知识获取网络，利用特征提取网络提取输入的样本图像的特征，利用原型知识获取网络学习与样本图像特征相似的原型知识，基于对比学习训练所述教师模型，将训练完成的教师模型学习到的原型知识迁移至学生模型中； 所述利用原型知识获取网络学习与样本图像特征相似的原型知识，包括： 预设一组随机初始化的原型特征，根据样本图像特征对每个原型特征定位相关的实例，计算特定于样本图像实例的视觉特征，以此作为新的原型特征； 以新的原型特征作为初始的原型特征，不断进行循环迭代，最终获取特定于样本图像实例的原型特征。

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省凯麟环保设备股份有限公司，其通讯地址为：274900 山东省菏泽市巨野县北环路与堌堆路交汇处东南角；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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