发明专利已授权

基于多尺度动态注意力的树木图像语义抠图的方法

📄 申请号：CN202610020936.3 📄 发布日：2026/06/24

著录项目信息

申请日

2026-01-08

公开号

CN121458986B

公开日

2026-04-07

申请人

江西师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割计算机视觉深度学习

应用场景

智能林业, 图像编辑, 遥感影像分析, 智慧城市

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明属于图像处理技术领域，公开一种基于多尺度动态注意力的树木图像语义抠图的方法，该方法首先对原始树木图像进行预处理，并编码目标边界框信息作为空间位置嵌入特征；随后通过语义感知编码模块提取图像的多层级语义特征，并与空间位置嵌入特征融合，形成增强的多尺度语义特征集合；将该特征输入动态增强抠图模块，借助U‑Net主干网络进行特征提取与还原，在瓶颈层嵌入多尺度动态空间注意力模块以自适应增强关键特征，同时在解码路径并行集成自适应边缘增强模块，以细化复杂边缘结构；最终融合多尺度特征生成高质量透明度遮罩。本发明通过多尺度动态注意力与自适应边缘增强的协同机制，有效提升了树木图像中复杂边缘与半透明区域的抠图精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

包含干细胞的组合物及其用于卵巢抗衰中的用途

当前第 / 件

一种基于双模态特征不确定性融合的道路分割方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_26)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：101 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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