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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利增量语义分割方法及自动驾驶图像语义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：CN119863796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510337376.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权增量语义分割方法及自动驾驶图像语义分割方法是由瞿绍军;谢东霖;黄思彪设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本增量语义分割方法及自动驾驶图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种增量语义分割方法及自动驾驶图像语义分割方法，包括获取目标图片数据集并预处理以构建训练数据集；基于全局注意力机制、Transformer机制和自适应多尺度蒸馏机制，构建包括了编码器、解码器和蒸馏器的增量语义分割初级模型；结合嵌入损失、蒸馏损失、背景损失和交叉损失，对增量语义分割初级模型进行训练以得到增量语义分割模型；采用得到的增量语义分割模型，进行实际图像的语义分割。本发明通过包括了全局注意力机制和自适应多尺度蒸馏机制的增量语义分割模型的构建，以及采用包括了嵌入损失、蒸馏损失、背景损失在内的损失函数对模型进行训练，不仅实现了图像的语义分割，而且可靠性更高，精确性更好。

本发明授权增量语义分割方法及自动驾驶图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种增量语义分割方法，其特征在于包括如下步骤： S1.获取目标图片数据集； S2.对步骤S1获取的目标图片数据集进行预处理，以构建训练数据集； S3.基于全局注意力机制、Transformer机制和自适应多尺度蒸馏机制，构建包括了编码器、解码器和蒸馏器的增量语义分割初级模型； 其中，编码器用于将输入的图片数据进行编码，以提取输入图片的特征信息；通过将Transformer机制中的注意力模块替换为全局注意力机制模块，解码器将编码器提取的特征信息进行解码，以获取全局信息；蒸馏器用于将解码器的输出进行特征蒸馏和融合操作，以最终实现语义分割； 所述的全局注意力机制模块，具体包括如下内容： 在当前第t轮训练时，将编码器结果与当前第t轮训练时学习到的新类别的标记进行拼接并得到第一拼接特征；将进行归一化处理得到归一化第一拼接特征，并将作为查询的值；将与当前第t轮训练的全局标记的值进行拼接并得到第一拼接标记，并作为键的值和值的值； 全局注意力机制模块的处理过程表示为：式中为全局注意力机制模块的输出；为输出层的权重矩阵；为多层感知机的处理函数；为两个串联的掩码归一化层的处理函数；为输出层的偏置项；为中间特征，且，为softmax函数，d为嵌入尺寸，h为注意力头的数量； S4.采用步骤S2构建的训练数据集，结合嵌入损失、蒸馏损失、背景损失和交叉损失，对步骤S3构建的增量语义分割初级模型进行训练，以得到增量语义分割模型； S5.采用步骤S4得到的增量语义分割模型，进行实际图像的语义分割。

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