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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利一種基于少樣本的圖像語義分割方法及系統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：CN119339381B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202411895972.1，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權一種基于少樣本的圖像語義分割方法及系統是由劉成云;朱鑫銘;陳振學;畢鈺;黃昱文設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于少樣本的圖像語義分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于少樣本的圖像語義分割方法及系統，涉及計算機視覺中語義分割技術領域。該方法包括步驟：獲取已知圖像樣本集，利用預處理后的圖像對圖像語義分割模型進行訓練；其中，訓練過程包括：利用對圖像進行特征提取操作，對高頻成分進行增強處理后與低頻成分結合，通過特征交互和多層融合捕捉初步融合特征中信息之間的相關性，并利用遞歸增強機制迭代優化特征表示，得到最終的融合特征，根據最終的融合特征恢復圖像信息，得到最終的輸出圖像；利用圖像語義分割模型對待分割的圖像進行圖像語義分割，得到圖像分割結果。本發明能夠克服物體遮擋、復雜路況、資源限制和訓練時間過長的問題，確保了圖像分割的實時性和準確性。

本發明授權一種基于少樣本的圖像語義分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于少樣本的圖像語義分割方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取已知圖像樣本集，對樣本集圖像預處理操作；構建圖像語義分割模型，利用預處理后的圖像對圖像語義分割模型進行訓練；其中，訓練過程包括：利用對圖像進行特征提取操作，將提取的特征分為高頻和低頻成分，對高頻成分進行增強處理后與低頻成分結合，得到初步融合特征，通過特征交互和多層融合捕捉初步融合特征中信息之間的相關性，并利用遞歸增強機制迭代優化特征表示，得到最終的融合特征，根據最終的融合特征恢復圖像信息，得到最終的輸出圖像；通過特征交互和多層融合捕捉初步融合特征中信息之間的相關性的具體步驟為：將初步融合特征與掩膜結合，生成特定于目標的支持特征，同時以雙分支方式處理查詢圖像，其中，一個分支通過DFA模塊增強方向信息得到查詢圖像的方向特征，另一個分支提取全局特征；DFA模塊結構分為兩路，一路包括一個3×3卷積，一路包括兩個3×1卷積，查詢圖像經過兩路后提取方向信息，融合相加之后經過一個1×1卷積作為DFA模塊的輸出；支持特征與查詢圖像的方向特征進行交互，進行余弦相似度計算后與查詢圖像的全局特征進行融合；將每一層的融合結果與上一層的輸出結合，生成最終的特征表示；利用損失函數評估輸出圖像與實際標簽圖像的差異，優化圖像語義分割模型參數，得到訓練好的圖像語義分割模型；利用訓練好的圖像語義分割模型對待分割的圖像進行圖像語義分割，得到圖像分割結果。

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山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區經十路17923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”。