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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于SS-SSM的多维度特征提取融合光场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：CN120747523B 。

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：202511258733.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于SS-SSM的多维度特征提取融合光场语义分割方法是由张小刚;吴庆伟;陈华;颜文槟设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SS-SSM的多维度特征提取融合光场语义分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于SS‑SSM的多维度特征提取融合光场语义分割方法，包括：获取四维光场图像；对所述四维光场图像进行预处理操作，得到预处理后的四维光场数据信息；对所述四维光场数据信息进行特征提取操作，得到特征矩阵信息；对所述特征矩阵信息进行融合和拼接操作，得到融合拼接特征信息；基于所述融合拼接特征信息，确定每个像素的类别预测。本申请所提方法，利用SS‑SSM高效提取光场的空间‑角度与双向结构信息，增强目标区域识别能力，减少遮挡和误分类问题。

本发明授权一种基于SS-SSM的多维度特征提取融合光场语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SS-SSM的多维度特征提取融合光场语义分割方法，其特征在于，包括： 获取四维光场图像； 对所述四维光场图像进行预处理操作，得到预处理后的四维光场数据信息，所述预处理后的四维光场数据信息包括子孔径图像，宏像素数据，水平极线图像，垂直极线图像； 对所述四维光场数据信息进行特征提取操作，得到特征矩阵信息，所述特征矩阵信息包括远程空间信息、远程角度信息、极线图像水平结构信息、极线图像垂直结构信息； 对所述特征矩阵信息进行融合和拼接操作，得到融合拼接特征信息； 基于所述融合拼接特征信息，确定每个像素的类别预测； 其中，所述对所述四维光场数据信息进行特征提取操作，得到特征矩阵信息，包括： 将所述子孔径图像、所述宏像素数据、所述水平极线图像、所述垂直极线图像分别输入四个级联的光场选择性结构状态空间模型模块进行特征提取后，对应输出子孔径深度特征信息、宏像素深度特征信息、水平极线深度特征信息、垂直极线深度特征信息； 将所述子孔径深度特征信息、所述宏像素深度特征信息、所述水平极线深度特征信息、所述垂直极线深度特征信息分别与浅层初始化特征信息进行残差连接，得到远程空间信息、远程角度信息、极线图像水平结构信息、极线图像垂直结构信息；所述浅层初始化特征信息为对所述四维光场图像进行标准化处理和卷积处理后得到的特征信息； 所述对所述特征矩阵信息进行融合和拼接操作，得到融合拼接特征信息，包括： 将所述远程空间信息和所述远程角度信息进行融合和拼接，输出得到远程角度-空间拼接序列； 将所述极线图像水平结构信息和所述极线图像垂直结构信息进行融合和拼接，输出得到水平-垂直结构拼接序列； 将所述远程角度-空间拼接序列和所述水平-垂直结构拼接序列进行融合和拼接，输出得到融合拼接特征信息。

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