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龙图腾网获悉天府永兴实验室;清华四川能源互联网研究院;中电建水电开发集团有限公司申请的专利基于激光条纹分割模型提取图像中激光感兴趣区域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：CN120833350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511344429.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于激光条纹分割模型提取图像中激光感兴趣区域方法是由李佳龙;王胜;张惠忠;葛静;王先政;谢辉;张红;汤坤;王皓冉;李永龙;张万彬;代茂琳设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光条纹分割模型提取图像中激光感兴趣区域方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理领域，涉及基于激光条纹分割模型提取图像中激光感兴趣区域方法，所述方法包括：对图像进行预处理；构建激光条纹分割模型，并且对激光条纹分割模型进行训练；使用训练好的激光条纹分割模型对经过预处理后的图像进行初步分割，识别出图像中的激光条纹区域；在初步分割的基础上，提取激光条纹的感兴趣区域；基于激光条纹的感兴趣区域，提取激光条纹中心线；对提取的激光条纹中心线进行后处理。对提取的激光条纹中心线进行后处理，如平滑、去噪等，能够进一步提升数据的准确性和可靠性，为后续的图像分析、三维重建等应用提供坚实的基础；在提高处理效率、增强识别准确性、简化数据表示及提升数据质量等方面展现出显著优势。

本发明授权基于激光条纹分割模型提取图像中激光感兴趣区域方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光条纹分割模型提取图像中激光感兴趣区域方法，其特征在于，包括下述步骤： 对所述图像进行预处理； 构建激光条纹分割模型，并且对所述激光条纹分割模型进行训练； 使用训练好的所述激光条纹分割模型对经过预处理后的所述图像进行初步分割，识别出所述图像中的激光条纹区域； 在初步分割的基础上，提取激光条纹的感兴趣区域； 基于激光条纹的感兴趣区域，提取激光条纹中心线； 对提取的所述激光条纹中心线进行后处理； 所述构建激光条纹分割模型，并且对所述激光条纹分割模型进行训练的步骤具体包括： 获取并标注包含激光条纹的图像数据； 构建激光条纹分割模型，所述激光条纹分割模型包括编码器、解码器和靶形卷积组件； 定义损失函数； 选择优化算法； 激光条纹分割模型可表示为复合函数： ；其中，输入I∈RH×W×3；I为输入的RGB图像，H,W为高宽，表示编码器函数，表示解码器函数，表示靶形卷积组件，∈[0,1]H×W表示输出的分割概率图，表示函数组合或特征融合操作； 编码器采用改进的ResNet-34结构： Fi＝iFi-1，＝1,2，，其中，Fi表示第i级特征图，F0＝，i表示第i级编码器函数，表示层级索引，从1到5，每级包括残差块，其中表示卷积层，表示ReLU激活函数，下采样：最大池化↓2，步长2； 靶形卷积组件定义环形卷积核： ；其中K=3表示多尺度分支数，表示第k分支的半径，宽度参数3,1，5,2，7,3，表示第k个分支的可学习权重，表示靶形卷积组件的输出，表示第k个分支的环形卷积操作，表示第k个分支的半径参数，表示第k个分支的宽度参数，表示输入特征图； 解码器特征融合公式：，其中，表示双线性上采样，表示1×1卷积通道压缩，表示来自编码器的跳跃连接，输出层通过Sigmoid激活：，表示第j级解码器输出特征输出，表示第j级编码器特征，表示跳跃连接特征拼接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天府永兴实验室;清华四川能源互联网研究院;中电建水电开发集团有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市天府新区集萃街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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