发明专利已授权

轻量级多尺度特征融合的实时图像语义分割方法及系统

📄 申请号：CN202210365378.6 📄 发布日：2026/08/14

著录项目信息

申请日

2022-04-08

公开号

CN114445430B

公开日

2022-06-21

申请人

暨南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_11

IPC 分类号

G06T7_11 , G06V10_26 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像语义分割图像语义分割深度学习计算机视觉

应用场景

自动驾驶, 工业视觉检测, 智能安防监控, 医学影像分析, 机器人导航

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摘要

本发明提出一种轻量级多尺度特征融合的实时图像语义分割方法，包括：构建包括初始化模块、分离‑提取‑合并瓶颈模块、分区‑融合通道注意力模块、特征融合模块和多尺度注意力解码器的图像语义分割网络。通过图像语义分割网络提取待处理图像初始特征图的多尺度特征，得到多尺度特征图；提取并融合初始特征图的全局通道信息和局部通道信息，得到通道信息特征图；将多尺度特征图、通道信息特征图和原始的待处理图像进行特征融合，得到融合特征图；基于融合特征图进行图像精度恢复，得到图像语义分割结果。本发明能够在参数量相对较小的轻量级图像语义分割网络模型中保证模型的精度和准确率，提高模型的推理速度，实现图像的实时语义分割。

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

一种回流焊用电路板冷却模块

当前第 / 件

一种具有预警功能的智能渔业养殖用水质监控设备及方法

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