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龙图腾网恭喜南方科技大学申请的专利基于特征空间多视角分析的影像分割方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115205301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210634465.7，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于特征空间多视角分析的影像分割方法和装置是由刘江;李衡;区明阳;刘浩锋;胡衍设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征空间多视角分析的影像分割方法和装置在说明书摘要公布了：本公开实施例提供基于特征空间多视角分析的影像分割方法和装置，涉及人工智能技术领域。该基于特征空间多视角分析的影像分割方法，包括：获取影像目标数据集；获取影像训练数据集；获取初始神经网络模型；根据影像训练数据集对初始神经网络模型进行模型训练处理，得到目标神经网络模型；将影像目标数据集输入到训练好的目标神经网络模型；目标神经网络模型用于在特征空间进行多视角分析的影像分割；通过目标神经网络模型对影像目标数据集进行影像分割处理，得到目标分割结果，通过本公开实施例提供的技术方案可以提升影像分割的精确度。

本发明授权基于特征空间多视角分析的影像分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征空间多视角分析的影像分割方法，其特征在于，包括：获取影像目标数据集；获取影像训练数据集；所述影像训练数据集包括影像数据、所述影像数据对应的分割标签；获取初始神经网络模型；所述初始神经网络模型至少包括共享编码器、目标解码器；所述目标解码器至少包括第一解码器、第二解码器；所述目标解码器中的每个解码器的结构保持一致、且每个解码器的参数不同；根据所述影像训练数据集对所述初始神经网络模型进行模型训练处理，得到目标神经网络模型；将所述影像目标数据集输入到训练好的所述目标神经网络模型；所述目标神经网络模型用于在特征空间进行多视角分析的影像分割；通过所述目标神经网络模型对所述影像目标数据集进行影像分割处理，得到目标分割结果；其中，所述根据所述影像训练数据集对所述初始神经网络模型进行模型训练处理，得到目标神经网络模型，包括：通过所述共享编码器对所述影像数据进行特征提取处理，得到影像初始特征；所述影像初始特征包括器械位置特征、轮廓特征、图像饱和度特征；通过所述目标解码器对所述影像初始特征进行特征空间多视角分析处理，得到目标图像预测结果；根据所述目标解码器、所述目标图像预测结果、所述分割标签进行损失计算，得到目标损失函数；根据所述目标损失函数对所述初始神经网络模型进行所述模型训练处理，得到所述目标神经网络模型；其中，所述根据所述目标解码器、所述目标图像预测结果、所述分割标签进行损失计算，得到目标损失函数，包括：根据所述目标解码器得到差异损失函数；根据所述目标图像预测结果、所述分割标签得到分割损失函数；根据所述差异损失函数、所述分割损失函数得到所述目标损失函数；其中，所述根据所述目标解码器得到差异损失函数，包括：获取所述第一解码器的第一参数集合，并根据所述第一参数集合得到第一参数向量；获取所述第二解码器的第二参数集合，并根据所述第二参数集合得到第二参数向量；对所述第一参数向量、所述第二参数向量进行余弦相似性量化处理，得到所述差异损失函数；其中，所述通过所述目标神经网络模型对所述影像目标数据集进行影像分割处理，得到目标分割结果，包括：通过所述第一解码器对所述影像目标数据集进行分割，得到第一子分割结果；通过所述第二解码器对所述影像目标数据集进行分割，得到第二子分割结果；对所述第一子分割结果、所述第二子分割结果进行概率计算，得到类别概率图；根据所述类别概率图进行逻辑回归计算，得到所述目标分割结果。

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