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龙图腾网获悉浙江零跑科技股份有限公司申请的专利图像分割方法、电子设备及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：CN116188776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211736677.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像分割方法、电子设备及存储介质是由金湘荃设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像分割方法、电子设备及存储介质，图像分割方法包括从图像特征中提取底层特征，从底层特征中提取兴趣区域；通过级联的图层网络得到预测框中的遮挡物注意力系数；将遮挡物注意力系数与兴趣区域进行融合处理得到遮挡物边界数据；基于遮挡物边界数据和遮挡物注意力系数，通过级联的图层网络得到预测框中的被遮挡物注意力系数；将被遮挡物注意力系数与兴趣区域进行融合处理得到被遮挡物边界数据。本申请的方案，通过预测两套注意力系数，即遮挡物注意力系数和被遮挡物注意力系数，将遮挡物和被遮挡物分离为两个图层，兴趣区域是从底层特征中提取到的，不会影响注意力系数的预测，有利于对被遮挡物的识别，有效提高图像分割效果。

本发明授权图像分割方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像，并提取所述待分割图像的图像特征； 从所述图像特征中进行检测操作，以预测实例的预测框，并从所述图像特征中提取与实例分割相应的底层特征；其中，所述检测操作包括回归分支学习，以得到用于定位实例的回归特征； 依据所述预测框，从所述底层特征中提取兴趣区域； 通过级联的图层网络，得到所述预测框中的遮挡物注意力系数；其中，所述级联的图层网络包括级联的第一图层网络和第二图层网络；所述遮挡物注意力系数为将所述回归特征输入所述第一图层网络得到； 将所述遮挡物注意力系数与所述兴趣区域进行融合处理，以得到遮挡物边界数据； 将所述遮挡物边界数据输入所述第二图层网络，并将所述遮挡物注意力系数与所述回归特征进行逐点相乘，输入所述第二图层网络，得到所述预测框中的被遮挡物注意力系数； 将所述被遮挡物注意力系数与所述兴趣区域进行融合处理，以得到被遮挡物边界数据，从而实现图像分割。

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