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龙图腾网获悉华东师范大学;华平信息技术股份有限公司申请的专利一种基于全尺度融合和流场注意力的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：CN115588013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211220793.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于全尺度融合和流场注意力的图像分割方法是由文颖;李凯;王雯;李占领设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全尺度融合和流场注意力的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明揭示了一种基于全尺度融合和流场注意力的图像分割方法，包括如下步骤：获取图像数据集，对数据图像进行预处理；以U‑Net为骨干网络，构建图像分割模型；将数据集中的训练图像输入至图像分割模型中进行训练；通过选择合适的参数和损失函数调整模型至最优效果并进行保存；将数据集中的验证图像输入到训练好的图像分割模型中，得到分割预测结果。本发明通过结合特定功能的网络结构以及对网络结构的改进，提高了本方法对于不同分割任务的适应性以及图像分割精度，另外，减小了各尺度特征间的语义差异，突出图像的关键特征信息，使得网络的性能与鲁棒性均显著提高。

本发明授权一种基于全尺度融合和流场注意力的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全尺度融合和流场注意力的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取图像数据集，对数据图像进行预处理； 以U-Net为骨干网络，构建图像分割模型； 将数据集中的训练图像输入至图像分割模型中进行训练； 通过选择合适的参数和损失函数调整模型至最优效果并进行保存； 将数据集中的验证图像输入到训练好的图像分割模型中，得到分割预测结果； 所述图形分割模型包括依次连接的特征编码器、全尺度特征融合模块以及特征解码器；所述特征编码器包括依次连接的U-Net骨干网络以及卷积MLP模块； 所述U-Net骨干网络用于获取输入图像5层不同尺度的特征映射，所述卷积MLP模块用于提取输入图像的全局特征信息并将其与底层特征映射级联得到融合特征； 所述全尺度特征融合模块沿着特征高度、宽度和通道维度进行特征融合，生成各支路融合特征，其中生成第层的融合特征公式为： 其中表示第层卷积操作用来调整特征映射的通道数，和分别表示卷积下采样和卷积上采样，表示通道叠加操作； 所述特征解码器包括流场注意力模块，所述解码器将所述特征编码器的输出和全尺度特征融合模块的输出逐级输入，输出逐级精细的特征图；流场注意力解码模块将输入特征上采样至的相同尺寸，两者级联后通过卷积运算得到特征流场来指导特征进行形变。

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