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龙图腾网获悉北京工商大学申请的专利基于特征交互和多模态数据融合的开放词汇语义分割方法和装置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：CN120655924B 。

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：202510774292.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于特征交互和多模态数据融合的开放词汇语义分割方法和装置是由王晨;宋军豪;李海生设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征交互和多模态数据融合的开放词汇语义分割方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征交互和多模态数据融合的开放词汇语义分割方法和装置。采用冻结参数的SAM编码器并行提取RGB图像与Mask图像特征，并通过特征融合模块进行边界信息增强。利用冻结参数的CLIP图像编码器对RGB图像进行多层特征提取，并通过特征增强模块进行多尺度语义信息优化。通过特征交互模块融合SAM分支与CLIP分支提取的图像特征，实现跨网络特征互补。在预测阶段，引入结合温度缩放操作的类别集成策略，以优化已知与未知类别的预测效果。本发明结合了SAM在图像边界提取方面的优势与CLIP的图文对齐能力，通过多模态特征融合与交互，有效提升了模型在开放词汇语义分割任务中的泛化能力与鲁棒性。

本发明授权基于特征交互和多模态数据融合的开放词汇语义分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互和多模态数据融合的开放词汇语义分割方法，其特征在于，包括： S1、采用冻结参数的SAM编码器并行提取RGB图像特征和掩码图像特征，并通过特征融合模块对两种图像特征进行融合，得到融合后的图像特征； S2、利用冻结参数的CLIP图像编码器对RGB图像进行多层特征提取，得到图像特征，并通过特征增强模块对提取的图像特征进行优化，得到增强图像特征； S3、将S1得到的融合后的图像特征经过像素解码器得到，将与S2中特征增强模块得到的增强图像特征输入特征交互模块，得到融合特征表示； S4、在最终预测阶段，采用结合温度缩放操作的类别集成策略，将融合特征表示经过主网络解码器得到的分割结果与和CLIP文本编码器做矩阵乘积得到的分割结果结合，以提升模型的泛化能力并优化对未见类别的预测效果； S1中，通过特征融合模块对两种图像特征进行融合，得到融合后的图像特征，包括： 将掩码图像特征与RGB图像特征沿通道维度进行拼接，通过卷积进行特征融合，借助归一化和激活操作优化边界信息，提升分割精度； S2中，采用特征增强模块对提取的图像特征进行优化，包括： S201、对图像特征进行展平，并通过注意力机制和残差连接进行增强，随后使用前馈网络处理以获取融合图像特征； S202、利用感受野扩展模块对展平后的特征进行多尺度特征融合，从而通过多分支结构和不同空洞率卷积捕捉上下文信息，并结合残差连接优化最终图像特征表达； S4包括：通过温度缩放方法对由经主网络解码器得到的分割结果与由与CLIP文本编码器生成的文本特征向量进行矩阵乘积所得到的置信度分布进行调整，利用几何加权方法融合主网络解码器和经过CLIP后续操作得到的结果，分别根据类别是否在训练数据中出现，优化已见类别和未见类别的预测效果。

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