買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜杭州海康威視數字技術股份有限公司申請的專利圖像實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114596436B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210136807.2，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權圖像實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質是由喻曉東設計研發完成，并于2022-02-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了圖像實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質，以實現圖像實例分割，可以利用查詢向量和Transformer網絡，對待處理圖像的特征進行有差別的提取和聚合，預設查詢向量的數量大于待處理圖像中實例的數量，從而待處理圖像中的每一個對象實例均能夠得到其獨特的特征；基于此特征，可以通過增預測網絡來對物體的類別和分割掩模進行預測，動態Transformer中的參數由預測網絡輸出，動態自適應進行參數配置，從而對于每一個物體實例可以對應生成其分割掩模，實現了端到端的圖像實例分割，可以直接應用到目標檢測與實例分割的混合任務場景中。

本發明授權圖像實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像實例分割方法，其特征在于，包括：獲取待處理圖像及多個預設查詢向量，其中，所述預設查詢向量的數量大于所述待處理圖像中實例的數量；將所述待處理圖像輸入到預先訓練的深度學習模型的第一神經網絡中，得到所述待處理圖像的第一圖像特征；將所述第一圖像特征及各所述預設查詢向量輸入到所述深度學習模型的第一Transformer網絡中，得到第二圖像特征及多個實例特征，其中，所述實例特征的數量與所述預設查詢向量的數量相同；將所述實例特征輸入到所述深度學習模型的預測網絡中，分別得到各所述實例特征的分類結果及動態參數；分別利用各所述動態參數對所述深度學習模型的動態Transformer網絡進行參數配置，得到多個第二Transformer網絡，其中，所述第二Transformer網絡的數量與所述預設查詢向量的數量相同；基于所述第二圖像特征及各所述第二Transformer網絡，得到所述待處理圖像的實例分割結果；其中，所述深度學習模型的第一Transformer網絡包括編碼器及解碼器；所述將所述第一圖像特征及各所述預設查詢向量輸入到所述深度學習模型的第一Transformer網絡中，得到第二圖像特征及多個實例特征，包括：利用所述第一Transformer網絡的編碼器對所述第一圖像特征進行編碼，得到第二圖像特征；將所述第二圖像特征及各所述預設查詢向量輸入到所述第一Transformer網絡的解碼器中，得到多個實例特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州海康威視數字技術股份有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區阡陌路555號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。