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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于改进U-Net的深海多金属结核图像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：CN121259027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511768064.0，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于改进U-Net的深海多金属结核图像分割方法是由邹丽;王振;金国庆;于宗冰;苗宇;葛宏伟;裴玉国设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U-Net的深海多金属结核图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进U‑Net的深海多金属结核图像分割方法，属于图像处理技术领域。本方法包括：采集深海多金属结核图像；构建目标U‑Net模型进行深海多金属结核图像分割，获得金属结核结果；目标U‑Net模型，包括：特征提取网络、目标多尺度融合注意力模块和特征融合网络；特征提取网络提取深海多金属结核图像的多层级特征图；目标多尺度融合注意力模块对多层级特征图进行增强获得增强特征图；增强特征图输入至特征融合网络，逐级恢复特征图；本方法目标多尺度融合注意力模块，进行特征图的多尺度特征提取，实现更高效的多尺度特征融合；通过目标坐标注意力模块跳层连接，在减轻计算压力的同时有助于模型学习到不同区域的特征。

本发明授权一种基于改进U-Net的深海多金属结核图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U‑Net的深海多金属结核图像分割方法，其特征在于，包括： 采集深海多金属结核图像； 构建目标U‑Net模型进行深海多金属结核图像分割，获得金属结核结果； 所述目标U‑Net模型，包括： 特征提取网络、目标多尺度融合注意力模块和特征融合网络； 所述特征提取网络提取深海多金属结核图像的多层级特征图； 所述特征提取网络的最末层连接所述目标多尺度融合注意力模块； 所述目标多尺度融合注意力模块对多层级特征图进行增强获得增强特征图； 所述增强特征图输入至所述特征融合网络，逐级恢复特征图； 所述目标多尺度融合注意力模块，包括：空洞空间金字塔池化模块和注意力机制生成模块； 所述目标多尺度融合注意力模块的数据处理过程包括： 使用5个并行的卷积或池化操作对输入图像进行特征提取，并将其拼接，公式表示为： 式中，表示扩张率为且卷积核大小为的卷积操作；为平均池化操作，为上采样操作，为拼接操作，表示目标U‑Net模型中特征提取网络输出的特征图，表示空洞空间金字塔池化模块输出特征图； 通过并行的通道注意力机制模块和空间注意力机制模块，生成空洞空间金字塔池化模块输出特征图在通道上的注意力权重和空间上的注意力权重，公式表示为： 式中，为Sigmoid函数，为共享的卷积层，由两个1×1的卷积操作与一个ReLU函数组成；为平均池化操作，为最大池化操作；表示通道注意力机制权重，表示空间注意力机制权重； 基于空洞空间金字塔池化模块输出特征图在通道上的注意力权重和空间上的注意力权重结合空洞空间金字塔池化模块输出特征图，获得增强特征图，并通过一个1×1的卷积操作恢复通道数，公式表示为： 式中，表示增强特征图。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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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