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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利夜间图像实时语义分割方法、装置、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：CN116912493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310856554.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权夜间图像实时语义分割方法、装置、电子设备及存储介质是由魏龙生;廖宇航;赵雷;黄浩;罗大鹏设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本夜间图像实时语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种夜间图像实时语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，首先将待处理的夜间图像输入特征提取网络，用于获取不同分辨率的特征；然后将特征提取网络中的第3、4、5阶段生成的特征进行维度变换，随后将变换后的特征串联在一起组成特征金字塔，形成多尺度的特征表示；接着将特征金字塔作为输入，经过轻量化ViT网络获取长距离的依赖关系，得到含有多尺度语义信息的高级特征；采用交互融合网络将高级特征将进行多次交互融合，形成深度耦合语义与细节信息的最终特征；最后将最终特征输入分割单元，输出一个与待处理图像相同大小的分割结果，从而实现像素级预测。本发明能够有效地捕捉夜晚场景中的上下文信息，提高语义分割的准确性。

本发明授权夜间图像实时语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种夜间图像实时语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将待处理的夜间图像输入特征提取网络，用于获取不同分辨率的特征； 所述特征提取网络，以STDC块为基本单位，共5个阶段组成，对于输入的特征，STDC块采用4个层次的卷积进行特征提取，并在此过程中逐步减小通道数，最后将除了1×1的卷积层外的所有特征进行串联后输出； 步骤2：将所述特征提取网络中的第3、4、5阶段生成的特征进行维度变换，随后将变换后的特征串联在一起组成特征金字塔，形成多尺度的特征表示； 步骤3：将特征金字塔作为输入，经过轻量化ViT网络获取长距离的依赖关系，得到含有多尺度语义信息的高级特征； 步骤4：采用交互融合网络将所述高级特征与第3,4,5阶段进行维度变换后的低级特征依次进行融合，其顺序为：所述高级特征首先与第5阶段维度变换后的低级特征融合，形成分辨率为原图132的初步融合特征；再将132的初步融合特征与第4阶段维度变换后的低级特征融合，形成分辨率为原图116的中间融合特征；最后将中间融合特征与第3阶段维度变换后的低级特征融合，形成分辨率为原图18的深度耦合语义与细节信息的最终特征； 步骤5：将最终特征输入分割单元，输出一个与待处理图像相同大小的分割结果，从而实现像素级预测； 步骤4中，所述交互融合网络包括预处理层、空间注意力机制层和互补融合层三个部分； 所述预处理层，用于转换两种不同特征的格式，对于来自高层的语义特征，进行双线性插值的上采样操作将其放大尺寸，而对于来自底层的细节特征，则需要通过1×1的卷积操作转换通道数量； 所述空间注意力机制层，用于对所述预处理层处理后的两个输出，利用最大值池化操作和平均池化操作进行处理，进而得到四个单通道的数据，再利用Concat操作对这四个数据进行拼接，最后利用卷积操作和Sigmoid函数生成的空间注意力权重； 所述互补融合层，用于利用上述空间注意力权重，对所述预处理层处理后的两个输出特征分别进行互补加权，并进行逐元素相加后输出最后的特征。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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