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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法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：CN114708431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210318948.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法是由韩越兴;魏惠姗;王冰;陈侨川;钱权设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法。可以应用于材料学领域的图像分割。本方法首先对用于训练材料图像进行预处理，接着构建多维特征融合的图注意力网络，使用交叉熵损失优化网络的参数，并利用训练好的模型对材料图像进行预测分割；最后保存输出的材料图像处理结果。本发明将多维特征融合的图注意力融入编解码网络之中，提高网络对材料图像的分割精度，降低材料图像处理的时间成本和人力成本，促进相应学界和产界的进步和发展。

本发明授权基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1图像预处理：将原始图像中描述材料性能数据部分剪裁去除，将用于训练的原始图像和标注图分别调整为统一规格，将预处理的图像保存在本地；2构建基于图注意力的网络模型：将训练集数据输入网络，使用交叉熵损失优化网络的模型参数，保存训练好的网络参数文件；3进行图像预测分割：载入训练好的模型参数文件，将测试集数据输入网络，获取预测的分割结果，分割结果以二值化图表示；4保存输出图像处理结果：将测试集样本原图和分割结果图放在同一张图片中保存；在所述步骤2中，构建基于多维特征融合的图注意力模块，采用图编码器将特征图构建图结构；采用图卷积和图注意力构建图注意力模块；采用图解码器将图结构还原为特征图，所述图编码器的设计与构建包括如下步骤：2-1-1在编码器部分使用输出的特征图，将特征图的维度大小从C×H×W调整为C×HW；2-1-2将特征图划分为H×W个节点，每个节点特征维度为1×C；2-1-3每个节点采用四邻域的方式建立连接，即每个中心节点与最近的上下左右四个节点建立边的连接；2-1-4通过图结构建立邻接矩阵，描述节点之间的连接情况；2-1-5将建立的图结构以节点特征和邻接矩阵的方式保存。

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上海大学，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99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”。