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龙图腾网获悉深圳市超元创世科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图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：CN116797617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310811923.4，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图方法是由吕元俊;王晓军设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图方法，包括获取训练数据集，并标注生成训练用groundtruthalphamatte；对训练数据集进行数据增强；分步阶段性训练网络模型；使用训练好的网络进行抠图。通过在网络构型中嵌入ConvLSTM模块，使用MaxPoolingIndices，利用PRM进行高清细节优化，加入语义分割任务，打造出高精度实时人像抠图的核心技术，同时，创新了数据集和数据增强方法，采用阶段式训练，从简单到复杂，由粗糙到精细，强化了算法的训练效果，这三个方面的创新与应用相互作用，相互统一，全方位提升了算法的性能和实用性，为高精度实时人像抠图应用提供了强大的技术支持。

本发明授权一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取训练数据集，并标注生成训练用groundtruthalphamatte； S2、对训练数据集进行数据增强； S3、分步阶段性训练网络模型； S4、使用S3训练好的网络进行抠图； 其中，所使用的网络的细节信息传输通道，包括： 在encoder阶段，采用max-pooling操作对featuremaps进行下采样，并保存max-pooling的位置索引； encoder中的max-pooling层所计算的maxlocationindices将被保存在内存中，并被传递给decoder； 在decoder中，根据encoder中保存的max-poolingindices对输入的featuremaps进行非线性上采样，利用内存显存的同时，保留了原有的细节信息； 用于人像抠图的网络模型High-ResolutionHumanMattingNetwork，其基于输入图片预测出alphamatte，网络模型包括： 一个Encoder，负责提取单帧图片的特征，其用ResNet-50作为主干并连接一个ASPP模块，该Encoder分别在14,18,116,132,164尺度上提取特征，ASPP模块由多层具有不同dilatedrate3，6，9的dilated卷积核组成，用以融合不同尺度的featuremaps； 一个带有循环模块的Decoder，该Decoder根据对应的Encoder层中的max-poolingindices进行上采样，保留必要的局部细节信息，并减少显存消耗，其每层包含3*3卷积、batchnormalization和ReLU模块以融合特征并减少特征通道数，并嵌入convLSTM模块以利用时间维度信息，每次迭代更新convLSTM的hiddenstate，且convLSTM只使用一半的featuremap通道； 多尺度PRM模块，该模块用于优化高精度抠图的局部细节，对于高分辨率图片，在输入Encoder-Decoder网络之前，先进行一定倍率的下采样，然后利用PRM模块重构出细节优化的高清抠图； 用于人像分割任务的部分，在Decoder的最后层使用一个3*3卷积层和1*1卷积层，batchnormalization和ReLU输出一维通道的分割图。

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