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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利基于递归提示的实例分割及计算方法、系统、介质和设备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：CN121366170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511936131.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于递归提示的实例分割及计算方法、系统、介质和设备是由杨啸宇;周盛;徐哲昊;贾承明;高蕾涵;李婕设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于递归提示的实例分割及计算方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于递归提示的实例分割及计算方法、系统、介质和设备，属于工业人工智能技术领域，其方法包括：对输入图像进行初级实例分割处理，获得至少一个初级目标对象掩码；基于所述初级目标对象掩码生成候选提示点集合和区域框提示集合；基于所述候选提示点集合筛选得到目标提示信息集合；基于所述目标提示信息集合和所述区域框提示集合，进行递归分割获得子部分掩码；基于所述子部分掩码计算各子部分之间的几何关系数据。本发明有效解决了复杂轮廓目标提示点生成质量差的难题，显著提升了多级分割的鲁棒性与几何关系计算的准确性。

本发明授权基于递归提示的实例分割及计算方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于递归提示的实例分割及计算方法，其特征在于，包括： 对输入图像进行初级实例分割处理，获得至少一个初级目标对象掩码； 基于所述初级目标对象掩码生成候选提示点集合和区域框提示集合； 所述基于所述初级目标对象掩码生成候选提示点集合和区域框提示集合，包括： 提取所述初级目标对象掩码的轮廓特征，基于所述轮廓特征计算凸包特征点、极值点或曲率关键点，生成所述候选提示点集合；所述候选提示点集合包括所述凸包特征点、所述极值点和所述曲率关键点； 计算覆盖所述初级目标对象的最小外接矩形，将所述最小外接矩形均匀划分为m×n个子区域，生成所述区域框提示集合；m、n均为大于1的正整数； 基于所述候选提示点集合筛选得到目标提示信息集合； 所述基于所述候选提示点集合筛选得到目标提示信息集合，包括： 构建各候选提示点对应的多维特征向量，所述多维特征向量包括局部曲率强度特征、局部轮廓方向变化率特征、局部区域对比度特征和轮廓层次权重特征； 基于所述多维特征向量计算各所述候选提示点各自对应的显著性评分； 基于轮廓复杂度指标计算筛选阈值； 基于所述显著性评分筛选出目标提示点；所述目标提示点为所述显著性评分大于等于所述筛选阈值的所述候选提示点； 对所述目标提示点执行非极大值抑制处理，剔除局部邻域内的冗余提示点； 所述轮廓复杂度指标通过以下方式计算： 提取所述初级目标对象掩码的轮廓点集合； 基于所述轮廓点集合计算轮廓周长和轮廓面积； 根据所述轮廓周长和所述轮廓面积计算得到所述轮廓复杂度指标： ； 其中，R_complexity为所述轮廓复杂度指标，L为所述轮廓周长，A为所述轮廓面积； 基于所述目标提示信息集合和所述区域框提示集合，进行递归分割获得子部分掩码； 基于所述子部分掩码计算各子部分之间的几何关系数据。

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湖北工业大学，其通讯地址为：430068 湖北省武汉市洪山区南李路28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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