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| 专利/申请号： | CN202510582225.0 | 专利名称： | 一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法 |
| 申请日： | 2025-05-07 | 申请/专利权人 | 石家庄铁道大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 河北省石家庄市长安区北二环东路17号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06V20/40 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-09-02 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN120388321B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 5 | 所属领域： | 计算机视觉 视频处理 深度学习 图像分割专利转让搜索 |
应用场景：自动驾驶（车辆/行人实时识别与跟踪）;智慧安防（异常行为检测与目标追踪）;工业质检（动态产线缺陷定位）;无人机航拍（动态目标分割与场景理解）
摘 要：本发明公开了一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法。所述方法包括如下步骤：1.构建半监督视频对象分割数据集。2.对半监督视频对象分割数据集进行预处理，并进行模型预训练。3.建立基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割模型，建立多尺度金字塔结构用于聚合不同尺度的目标对象特征与ID信息，恢复被遮挡目标；建立尺度自适应融合模块用于整合ID分支和视频帧分支的目标对象特征，在不同尺度上实现融合，避免某一分支的信息占据主导地位；建立金字塔结构长短期记忆模块用于减少内存占用，优化长时传播模块，简化短时传播模块，采用交叉注意力机制对历史帧的信息进行筛选和更新，避免存储冗余数据。4.构建损失函数，更新模型参数，设置训练参数，进行模型训练，得到最佳权重。5.基于最佳权重检测测试集图像，得到最终分割结果。所述方法在精度与效率之间取得了更好的平衡，为半监督视频对象分割任务提供了一种更为实用的解决方案。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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