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龙图腾网获悉广州赛特智能科技有限公司申请的专利语义分割网络的训练、语义分割方法及设备、存储介质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：CN117292132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311420786.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权语义分割网络的训练、语义分割方法及设备、存储介质是由文介华;杨晓东;赖志林;周勇设计研发完成，并于2023-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义分割网络的训练、语义分割方法及设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语义分割网络的训练、语义分割方法及设备、存储介质，该方法包括：对清洁场景采集样本图像数据，清洁场景表示自动清扫车清洁地面；将样本图像数据输入骨架结构中提取多个图像特征；在忽略分割头结构与检测头结构的条件下，使用部分图像特征训练骨架结构；若完成训练骨架结构，则在冻结骨架结构的情况下，使用骨架结构分别辅助训练分割头结构与检测头结构。在一个完整的语义分割网络中同时实现垃圾、线管的识别任务，维持了单一模型，运行单一模型对资源的占用较低、运行时出错的概率较低，适用于硬件资源有限的自动清扫车。

本发明授权语义分割网络的训练、语义分割方法及设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语义分割网络的训练方法，其特征在于，所述语义分割网络具有骨架结构、分割头结构与检测头结构，所述方法包括： 对清洁场景采集样本图像数据，所述清洁场景表示自动清扫车清洁地面； 将所述样本图像数据输入所述骨架结构中提取多个图像特征；所述样本图像数据中已标注样本框或样本像素点，所述样本框用于框定垃圾，所述样本像素点的语义为线管； 在忽略所述分割头结构与所述检测头结构的条件下，使用部分所述图像特征训练所述骨架结构； 若完成训练所述骨架结构，则在冻结所述骨架结构的情况下，使用所述骨架结构分别辅助训练所述分割头结构与所述检测头结构，所述分割头结构用于依据部分所述图像特征分割线管，所述检测头结构用于依据部分所述图像特征检测垃圾； 其中，所述图像特征包括第一目标特征、第二目标特征、第三目标特征、第四目标特征与第五目标特征；所述骨架结构包括骨干网络与颈部网络，所述将所述样本图像数据输入所述骨架结构中提取多个图像特征，包括： 在所述骨干网络中对所述样本图像数据中执行多次特征提取操作，依次生成第一目标特征、第二目标特征、第一候选特征、第二候选特征与第三候选特征； 在所述颈部网络中将所述第一候选特征、所述第二候选特征与所述第三候选特征执行多尺度的特征融合操作，以分别将所述第一候选特征转换为第三目标特征、将所述第二候选特征转换为第四目标特征、将所述第三候选特征转换为第五目标特征； 所述在冻结所述骨架结构的情况下，使用全部所述骨架结构分别辅助训练所述分割头结构与所述检测头结构，包括： 将所述第三目标特征、所述第四目标特征与所述第五目标特征输入所述检测头结构中生成用于框定垃圾的目标框； 将所述第一目标特征、所述第二目标特征与所述第三目标特征输入所述分割头结构中分割出语义为线管的目标像素点； 计算所述目标框与所述样本框之间的第二损失值； 计算所述目标像素点与所述样本像素点之间的第三损失值； 在对所述检测头结构与所述骨架结构反向传播时，依据所述第二损失值更新所述检测头结构、并禁止更新所述骨架结构； 在对所述分割头结构与所述骨架结构反向传播时，依据所述第三损失值更新所述分割头结构、并禁止更新所述骨架结构； 判断是否满足预设的继续训练条件；若是，则确定所述分割头结构与所述检测头结构训练完成；若否，则返回执行所述将所述第三目标特征、所述第四目标特征与所述第五目标特征输入所述检测头结构中生成用于框定垃圾的目标框。

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