买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种基于少样本的图像语义分割方法及系统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：CN119339381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411895972.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于少样本的图像语义分割方法及系统是由刘成云;朱鑫铭;陈振学;毕钰;黄昱文设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于少样本的图像语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于少样本的图像语义分割方法及系统，涉及计算机视觉中语义分割技术领域。该方法包括步骤：获取已知图像样本集，利用预处理后的图像对图像语义分割模型进行训练；其中，训练过程包括：利用对图像进行特征提取操作，对高频成分进行增强处理后与低频成分结合，通过特征交互和多层融合捕捉初步融合特征中信息之间的相关性，并利用递归增强机制迭代优化特征表示，得到最终的融合特征，根据最终的融合特征恢复图像信息，得到最终的输出图像；利用图像语义分割模型对待分割的图像进行图像语义分割，得到图像分割结果。本发明能够克服物体遮挡、复杂路况、资源限制和训练时间过长的问题，确保了图像分割的实时性和准确性。

本发明授权一种基于少样本的图像语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于少样本的图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取已知图像样本集，对样本集图像预处理操作；构建图像语义分割模型，利用预处理后的图像对图像语义分割模型进行训练；其中，训练过程包括：利用对图像进行特征提取操作，将提取的特征分为高频和低频成分，对高频成分进行增强处理后与低频成分结合，得到初步融合特征，通过特征交互和多层融合捕捉初步融合特征中信息之间的相关性，并利用递归增强机制迭代优化特征表示，得到最终的融合特征，根据最终的融合特征恢复图像信息，得到最终的输出图像；通过特征交互和多层融合捕捉初步融合特征中信息之间的相关性的具体步骤为：将初步融合特征与掩膜结合，生成特定于目标的支持特征，同时以双分支方式处理查询图像，其中，一个分支通过DFA模块增强方向信息得到查询图像的方向特征，另一个分支提取全局特征；DFA模块结构分为两路，一路包括一个3×3卷积，一路包括两个3×1卷积，查询图像经过两路后提取方向信息，融合相加之后经过一个1×1卷积作为DFA模块的输出；支持特征与查询图像的方向特征进行交互，进行余弦相似度计算后与查询图像的全局特征进行融合；将每一层的融合结果与上一层的输出结合，生成最终的特征表示；利用损失函数评估输出图像与实际标签图像的差异，优化图像语义分割模型参数，得到训练好的图像语义分割模型；利用训练好的图像语义分割模型对待分割的图像进行图像语义分割，得到图像分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。