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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于残差和特征分块注意力的激光打码字符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：CN115953784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211713446.X，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于残差和特征分块注意力的激光打码字符分割方法是由吴静静;肖天行设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差和特征分块注意力的激光打码字符分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于残差和特征分块注意力的激光打码字符分割方法，属于工业检测图像处理领域。本发明的激光打码字符分割方法，图像特征提取部分设计了注意力‑残差单元，此单元中的特征分块注意力机制添加了改进后的4GD‑SAM特征分块空间注意力以增强微弱笔画特征。上采样路径设计了融合改进损失函数的多重监督模块，能够改善网络的收敛能力，抑制干扰，提高有效特征提取能力。最后使用解码器将特征图像进行二值还原，完成显著分割。本发明能有效地对激光打码字符进行特征增强和高精度分割，同时具有较少的网络参数量，提升了分割效率。

本发明授权基于残差和特征分块注意力的激光打码字符分割方法在权利要求书中公布了：1.一种激光打码字符分割方法，其特征在于，所述激光打码字符分割方法包括： 步骤1：下采样编码阶段； 利用4个串接的注意力-残差特征提取单元构成ResNet18编码器主干结构，对待分割图像进行下采样，同时引入1×1卷积降低编码器输出特征通道数； 步骤2：上采样解码阶段； 利用双线性插值法进行图像上采样，使其与将要拼接的特征图具有相同尺寸，特征图拼接后进行两次3×3卷积进行解编码器的特征融合和图像信息还原，且每层各设置一个侧输出； 步骤3：将每层的侧输出输入至多重监督模块与真实值进行损失计算和梯度回传，以提高分割精度和网络收敛速度；最后利用一次上采样和1×1卷积使图像尺寸和通道数还原成原图尺寸与通道数，输出最终的分割二值图； 所述注意力-残差特征提取单元包括：2个残差结构和1个特征分块注意力机制； 所述残差结构包括2组依次连接的：卷积层、BN层和ReLU函数层； 所述特征分块注意力机制连接在所述2个残差结构之后，依次连接有：CAM通道注意力机制和4GD-SAM特征分块空间注意力机制； 所述特征分块注意力机制的实施步骤包括： 步骤11：使用所述通道注意力机制CAM通过对输入特征图在通道维度分别进行一次全局平均池化和全局最大池化提取通道的全局高层语义特征，通过多层感知机MLP分别对其进行一次通道压缩和扩张，利用权值学习的方式对通道间特征进行跟踪和筛选，最后通过Sigmoid激活，生成通道注意力权值描述子McF，计算方法如下： 其中，F为输入特征图，σ为Sigmoid函数，W1和W0为多层感知机的通道变换权重矩阵； 步骤12：将输入的特征图在通道维度平均分成4块，再将每个子特征独立地进行平均池化和最大池化，形成8个通道的特征图，公式如下，其中chunk为通道切块： F'＝chunkc4F3 步骤13：最后将其进行通道拼接、卷积和激活，形成最终经过特征标定的空间注意力描述子M4GD-SF，具体计算如下： 其中cat表示通道拼接，卷积核大小为变量k。

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