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[发明专利]无人机三维地图摄影图像内容自动标注方法、系统及设备-CN202010946232.1在审
发明人：谭明奎;吴晓琳;杜永红;张凯;杨嘉贺 -专利权人：佛山聚卓科技有限公司
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的无人机三维地图摄影图像内容自动标注方法，包括：获取带标签的无人机地图图像；将所述无人机地图图像输入分类模型，以训练所述分类模型；对所述无人机地图图像进行语义分割处理，得到包含初始语义分割信息的语义图像；将所述包含初始语义分割信息的语义图像输入训练好的分类模型中进行语义分割处理，得到最终语义分割结果，并进行自动标注。本发明还公开了一种基于语义分割的无人机三维地图摄影图像内容自动标注系统及计算机设备。采用本发明，能够提高无人机地图图像语义分割的速度和效率，解决现有无人机地图图像大部分为人为标注且效率低的问题。
无人机三维地图摄影图像内容自动标注方法系统设备

[发明专利]一种遥感影像域适应语义分割方法-CN202110813073.2有效
发明人：陈杰;刘方亮;赵杰;东野升效;朱晶茹;张轶 -专利权人：中南大学;山东卓元数据技术有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种遥感影像域适应语义分割方法，包括步骤1)分别确定源域数据集和目标域数据集，并对源域数据集进行语义标签处理得到对应的真实语义标签图；步骤2)在源域数据集上训练Deeplab‑v2语义分割模型；步骤3)利用Deeplab‑v2语义分割模型构建遥感影像域适应语义分割模型；步骤4)将目标域数据集中的遥感影像输入到步骤3)的遥感影像域适应语义分割模型中进行预测，得到目标域数据集的语义分割预测图。本发明所述的遥感影像域适应语义分割方法能够提升跨域语义分割中的精度，解决了现有域适应方法在域适应过程中存在的负迁移、难迁移以及在域知识迁移时表现出不同程度差异的问题。
一种遥感影像适应语义分割方法

[发明专利]一种数据的语义分割处理方法、装置及设备-CN202310308128.3有效
发明人：刘丰华;侯涛;魏建权 -专利权人：北京五一视界数字孪生科技股份有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开涉及一种数据的语义分割处理方法、装置及设备。数据的语义分割处理方法包括：获取目标场景的待处理数据；对待处理数据进行分割处理，得到多个待语义分割的数据块；将多个数据块，输入上下文耦合语义分割模型中进行分割处理，得到多个分割结果，上下文耦合语义分割模型包括不同尺度特征的上下文采样插值分支和直接采样分支；对多个分割结果进行拼接处理，得到目标场景的最终的语义分割结果。本公开的方案可以适用于大规模规模自然场景的数据分割。
一种数据语义分割处理方法装置设备

[发明专利]基于深度图修复的实时语义vSLAM算法-CN202210917151.8在审
发明人：刘键均;夏益民;卢俊颖;陈宇杭;廖梓希;蔡述庭 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度图修复的实时语义vSLAM算法，涉及计算机视觉技术领域。该基于深度图修复的实时语义vSLAM算法，采用不阻塞跟踪线程结构，语义线程分割最新输入帧，跟踪线程利用最新分割帧，使跟踪线程不必等待语义线程分割完成才开始进行位姿的计算，提高了系统的实时性，满足现实世界SLAM系统的应用，使用Deeplabv3+语义分割算法来获取图像的语义分割图，比现有技术使用的Segnet以及Mask‑RCNN的分割速度快，还能满足高精度分割结果的要求。利用LK多层光流法配对ORB关键点来剔除动态点，弥补语义延迟。还提出利用深度图恢复语义图像方法来修复语义分割缺失部分，提高分割精度。
基于深度修复实时语义 vslam 算法

[发明专利]一种基于双支路特征提取的语义分割方法-CN202310270094.3在审
发明人：朱仲杰;刘婷娜;白永强 -专利权人：浙江万里学院
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双支路特征提取的语义分割方法，特点是构建训练集；设置训练参数，将待语义分割的图像输入至经过训练集训练后的语义分割模型中，得到待语义分割的图像的语义分割结果；其中语义分割模型包括特征提取模块、特征注意力融合模块、联合特征金字塔模块和解码模块；特征提取模块包括浅层空间特征提取网络和深层语义特征提取网络；深层语义特征提取网络包括依次连接的四个深度语义特征提取模块和一个深度卷积归一化模块；优点是不但能更好地平衡分割精度和计算成本之间的关系，而且实现了更有效的图像分割，提高了分割效率。
一种基于支路特征提取语义分割方法

[发明专利]语义分割标签的生成方法、装置、设备及存储介质-CN202210010450.3在审
发明人：李毛毛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种语义分割标签的生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。方法包括：基于目标图像的第一类激活图生成初始语义特征图，初始语义特征图用于表征目标图像中目标语义分割对象在特征图中所处的语义区域；基于初始语义特征图和目标图像生成语义延展矩阵，语义延展矩阵用于表征特征图中不同特征位置之间的语义关系；基于初始语义特征图和语义延展矩阵生成目标图像的第二类激活图，第二类激活图中目标语义分割对象对应的类激活区域大于第一类激活图中目标语义分割对象对应的类激活区域；基于第二类激活图生成目标图像对应的语义分割标签本申请实施例方案在提高语义分割标签生成效率的同时，提高了语义分割标签的生成质量。
语义分割标签生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于语义引导的由粗到细的遥感图像分割方法及系统-CN202211542432.6有效
发明人：许乐乐;李叶;徐金中;郭丽丽 -专利权人：中国科学院空间应用工程与技术中心
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义引导的由粗到细的遥感图像分割方法及系统，包括：构建包含粗糙分割网络、语义引导网络和精细分割网络的第一遥感图像分割模型；其中，粗糙分割网络分别与语义引导网络和精细分割网络连接，语义引导网络与精细分割网络连接；基于多个遥感图像样本，对第一遥感图像分割模型进行训练，得到目标遥感图像分割模型；将待测遥感图像输入至目标遥感图像分割模型，得到待测遥感图像的目标图像分割结果。本发明能够充分利用可学习的多类别语义引导向量捕捉各类别全局语义信息，同时重点关注语义模糊区域，提高对复杂场景下多类别目标的精细准确分割能力，提升图像分割精度。
一种基于语义引导粗到细遥感图像分割方法系统

[发明专利]图像语义分割方法、系统、电子设备和存储介质-CN202110394315.9在审
发明人：李建强;彭浩然;吕思锐 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像语义分割方法、系统、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至图像语义分割模型中，得到所述图像语义分割模型输出的图像语义分割结果；其中，所述图像语义分割模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注训练得到的本发明解决了对超声图像进行分割时经常出现大片的不匹配、多分少分现象的问题，能够有效改善图像分割的效果。
图像语义分割方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种黄河冰凌无人机航拍图像实时语义分割方法-CN202210415977.4在审
发明人：张秀伟;张艳宁;赵梓旭;尹翰林;邢颖慧;王康威;刘启兴 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基黄河冰凌无人机航拍图像实时语义分割方法，根据收集的无人机航拍冰凌图像构造黄河冰凌语义分割数据集，数据集包含黄河无人机航拍冰凌图像以及标签数据；再利用构建的黄河冰凌语义分割数据集对分割网络FastICENet进行训练，得到最终的语义分割模型。即使图像中冰凌大小形态各异，本发明的检测结果依然精确；本发明的语义分割网络在精度与其他网络相近时，分割速度远胜于其他语义分割网络。
一种黄河冰凌无人机航拍图像实时语义分割方法

[发明专利]图像语义分割方法、电子设备以及计算机可读存储介质-CN202211600997.5在审
发明人：强勇;殷俊;朱树磊;李平生 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了图像语义分割方法、电子设备以及计算机可读存储介质，包括：获取到目标图像及其图像梯度图；将目标图像输入到语义分割网络，通过编码器得到浅层特征图与深层特征图；语义分割网络包括级联的编码器、语义‑边界双分支解码器以及输出层；通过解码器的语义融合分支对多张特征图进行特征融合，得到语义分割预测结果；通过解码器的边界细化分支基于图像梯度图以及多张特征图获取到边界信息，并基于边界信息对多张特征图进行特征融合，得到边界预测结果；通过输出层对语义分割预测结果与边界预测结果进行融合，得到目标图像的语义分割图像。本申请能够进一步刻画语义分割预测结果中的物体边界，从而提高语义分割的准确率以及分割效果。
图像语义分割方法电子设备以及计算机可读存储介质

[发明专利]基于多尺度和级联的神经网络遥感影像语义分割方法-CN202310530344.2在审
发明人：李显巨;周引;李天屹;陈伟涛;唐厂;冯如意;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于多尺度和级联的神经网络遥感影像语义分割方法，包括：获取待处理遥感影像；将待处理遥感影像输入构建好的语义分割网络，输出语义分割结果；语义分割网络包括编码网络、特征增强模块、解码网络、语义分割模块；其中，编码网络包括卷积块和多个多尺度特征提取模块；特征增强模块包括多个信道激活模块；解码网络为多个卷积块、多个反卷积块以及多个跨层特征选择模块通过多重级联方式构成；语义分割模块包括多尺度物体引导模块和语义分割头本发明的语义分割网络获取特征中具有代表性和区分度的特征，采用级联方式的解码网络对特征逐层解码，增强解码网络的语义理解能力，提高了遥感影像语义分割的精确度。
基于尺度级联神经网络遥感影像语义分割方法

[发明专利]一种基于边界注意力的RGBD图像语义分割方法-CN202111132199.X有效
发明人：贾庆轩;王睿泉;陈钢;申岳;黄泽远 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界注意力的RGBD图像语义分割方法，包括：获取包含RGBD图像和预先标注的语义分割信息的训练数据集，并对训练数据集进行预处理，依据预先标注的语义分割信息得到各训练图像的边界信息；使用训练数据集中的训练图像对基于边界注意力的RGBD图像语义分割模型中的RGBD双路编码器子模型、语义‑边界双路解码器子模型以及特征融合单元进行训练，直至训练结果满足预设的收敛条件，得到完成训练的所述语义分割模型；将需要进行语义分割的RGBD目标图像，输入完成训练的所述语义分割模型中，得到训练图像的语义分割预测结果。本发明通过引入对图像物体边界的注意力机制，显著提高了语义分割算法的准确性。
一种基于边界注意力 rgbd 图像语义分割方法

[发明专利]基于域适应的语义分割方法、装置、设备及存储介质-CN202310898823.X在审
发明人：赖昕;刘枢;吕江波;沈小勇;田倬韬;易振彧 -专利权人：深圳思谋信息科技有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于域适应的语义分割方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获得利用初始模型对样本图像块语义分割得到的初始分割结果；在基于目标域样本图对初始模型进行多轮进阶训练的过程中，针对每轮待训练的模型，分别利用模型对样本图像块进行语义分割得到第一分割结果以及对目标域样本图进行语义分割得到原图分割结果；从原图分割结果中确定样本图像块对应的第二分割结果；基于第二分割结果对初始分割结果进行语义增强，得到参考分割结果；基于参考分割结果与第一分割结果之间的差异对模型进行优化，以得到适用于目标域的语义分割模型采用本方法，能够提高语义分割模型的准确性。
基于适应语义分割方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于混合模型的小样本图像语义分割方法-CN202010323472.6有效
发明人：叶齐祥;杨博宇;刘畅;万方;韩振军;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合模型的小样本图像语义分割方法、一种小样本图像语义分割装置及计算机可读存储介质，所述方法包括以下语义分割模型的训练步骤：步骤1，对有标注的支撑图像特征进行原型向量提取；步骤2，对无标注待分割的查询图像进行特征激活；步骤3，获得训练后的小样本语义分割模型。本发明所公开的语义分割方法降低了支撑图像的信息损失，提高了神经网络对查询图像的分割精度，改善了小样本语义分割中语义混叠的问题，对小样本学习、增量学习等有重要意义，对于自然场景图像、医学图像等领域的语义分割具有应用价值
一种基于混合模型样本图像语义分割方法

[发明专利]一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法-CN202010732937.3有效
发明人：元辉;周兰;黄文俊 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法，包括以下步骤：A、构建并训练视频语义分割网络(1)获取数据集；(2)构建视频语义分割网络；(3)训练视频语义分割网络；(4)测试视频语义分割网络分割的准确度；B、通过训练好的视频语义分割网络结构进行视频语义分割。本发明通过采用ConvLSTM模块考虑视频相邻帧之间的相关性，提高视频语义分割的准确度。
一种基于 convlstm 卷积神经网络视频语义分割方法