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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种复杂场景下基于改进ASPP和融合模块的语义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：CN116342877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310163543.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种复杂场景下基于改进ASPP和融合模块的语义分割方法是由钱华明;丁鹏;鲍家兵;于爽;孙永虎;阎淑雅设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂场景下基于改进ASPP和融合模块的语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种复杂场景下基于改进ASPP和融合模块的语义分割方法，包括如下步骤：在Pytorch框架下搭建Deeplabv3+模型；基于传统ASPP结构，设计RA‑ASPP模块；设计CBB模块；采用RA‑ASPP模块对Deeplabv3+模型中的ASPP模块进行替换，采用CBB模块替换解码融合部分的3×3标准卷积；采用冻结训练法训练模型，并分别使用Xception、MobileNetV2作为骨干部分在PASCALVOC07+12数据集上进行消融实验，对比不同模型性能。本发明所提出的改进模块提升了Deeplabv3+的分割效果，不同骨干部分也为复杂场景下的语义分割任务提供了更多的选择。

本发明授权一种复杂场景下基于改进ASPP和融合模块的语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景下基于改进ASPP和融合模块的语义分割方法，其特征是： 1在Pytorch框架下搭建Deeplabv3+模型； 1.1采用Xception网络模型作为骨干部分搭建Deeplabv3+网络结构，其中骨干部分进行Xception、MobileNetV2的切换，以应对不同应用需求； 1.2在ASPP结构的基础上提出一个RA-ASPP模块，先利用残差网络结构，实现更密集的多尺度特征提取；接着将非对称卷积模块与空洞卷积模块结合，构成一个新的AACB模块，用于替换ASPP中的3×3空洞卷积模块； 1.3在解码融合后提出一种结合1×1标准卷积和瓶颈模块的并联融合结构CBB； 2基于传统ASPP结构，设计RA-ASPP模块； 3设计CBB模块； 4采用RA-ASPP模块对Deeplabv3+模型中的ASPP模块进行替换，采用CBB模块替换解码融合部分的3×3标准卷积； 5采用冻结训练法训练模型，并分别使用Xception、MobileNetV2作为骨干部分在PASCALVOC07+12数据集上进行消融实验，对比不同模型性能。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；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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