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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于多分辨率分支的实时语义分割方法及系统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：CN116188777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310148962.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多分辨率分支的实时语义分割方法及系统是由鲁芹;王亚伦设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分辨率分支的实时语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分辨率分支的实时语义分割方法及系统，涉及图形处理技术领域。通过获取图像数据，采用深度多分辨率网络对图像数据进行语义分割，得到语义分割特征图；其中，语义分割过程包括：对图像数据进行卷积特征提取，得到图像的空间信息和语义信息；采用不同分辨率的分支网络对图像的空间信息和语义信息分别进行学习得到各分支网络的特征图；融合各分支网络的特征图，得到最终的语义分割特征图。本发明从不同的分辨率分别提取图像的语义和空间信息，解决语义和空间信息利用不足的问题。本发明还新增了语义增强模块和特征融合模块，提升了语义信息提取的效果的同时也解决了多分支下的空间信息被覆盖问题。

本发明授权一种基于多分辨率分支的实时语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多分辨率分支的实时语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取图像数据，采用深度多分辨率网络对图像数据进行语义分割，得到语义分割特征图； 其中，所述采用深度多分辨率网络对图像数据进行语义分割过程包括： 对图像数据进行卷积特征提取，得到图像的空间信息和语义信息； 采用不同分辨率的分支网络对图像的空间信息和语义信息分别进行学习得到各分支网络的特征图；所述分支网络包括A、B、C、D四层分支，A、B、C、D四层分支网络中的图像分辨率依次递减；对A层分支网络学习得到的图像空间信息进行边界损失计算，辅助网络学习图像的空间信息；将D层的输出特征图输入到语义信息增强模块中增强特征图的语义信息； 融合各分支网络的特征图，得到最终的语义分割特征图； 融合各分支网络的特征图，得到最终的语义分割特征图的具体步骤为： 对A层分支网络得到的特征图进行处理得到A层概率矩阵； 将A层概率矩阵与B层分支网络得到的特征图相乘，得到B层概率特征图； 对B层概率特征图进行处理得到B层概率矩阵； 将B层概率矩阵与C层分支网络得到的特征图和D层分支网络得到的特征图分别相乘，得到C层概率特征图和D层概率特征图； 将C层概率特征图和D层概率特征图与B层概率特征图相加得到最终的语义分割特征图。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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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