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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种基于内外部引导的交互式图像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：CN114693927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210302843.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于内外部引导的交互式图像分割方法及系统是由田智强;柳嘉乐;郑军令;郑尧月设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于内外部引导的交互式图像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内外部引导的交互式图像分割方法及系统，通过对待训练图像进行预处理形成网络的５通道输入数据为训练集数据；将预处理后的训练集数据进行卷积处理，将卷积处理后的数据进行解码，再将解码后的各层特征经过卷积操作之后进行融合，得到分割结果；对得到的分割结果进行修正后输入至网络分割模型的最底层金字塔特征模块，然后利用得到的分割结果以及该分割结果对应的训练集训练修正后的网络分割模型，利用训练后的网络分割模型实现图像的分割，本发明利用解码并融合后的分割结果及对应的训练集训练网络分割模型，利用训练后的网络分割模型进行交互式图像的分割，在网络编码与解码的过程中采用跨阶段特征聚合，本发明适用于复杂多变场景下的目标分割，能够提高分割精度。

本发明授权一种基于内外部引导的交互式图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于内外部引导的交互式图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对待训练图像进行预处理形成网络的5通道输入数据为训练集数据；S2，将预处理后的训练集数据进行卷积处理，将卷积处理后的数据进行解码，将处理好的训练集数据输入至网络模块中进行卷积处理，将卷积处理后的数据进行解码，并在最深层加入金字塔特征处理器进行全局语义的获取，同时将卷积处理的低级语义用跨层连接与同一下采样倍率下解码阶段的高级语义连接起来，然后将解码后的各层特征经过一定数量的卷积操作之后进行融合，得到分割结果；S3，对得到的分割结果进行修正后输入至网络分割模型的最底层金字塔特征模块，然后利用得到的分割结果以及该分割结果对应的训练集训练修正后的网络分割模型，利用训练后的网络分割模型实现图像的分割。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28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”。