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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利特征融合网络交互式图像分割方法、电子设备及存储介质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：CN117058375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310956765.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权特征融合网络交互式图像分割方法、电子设备及存储介质是由李智勇;肖志强;林家丞;陈嘉俊;刘函豪设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征融合网络交互式图像分割方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种特征融合网络交互式图像分割方法、电子设备及存储介质，该方法针对现有IIS任务中因特征交互不充分而引起的融合特征特异性差的问题，提出了一种基于CNNs与注意力机制的点击与图像融合框架，其能够在使得点击与图像交互得更加充分的同时生成特征特异性更强的视觉特征图。针对IIS任务中普遍存在的像素不平衡问题，定义了这种问题并基于现有损失理论以及IIS任务的实际需求提出了一种名为Balancednormalizedfocalloss的损失，通过加入平衡权重有效的控制正点击像素以及负点击像素的梯度质心区域占比来调整模型训练过程中存在的像素不平衡问题。

本发明授权特征融合网络交互式图像分割方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力的特征融合网络交互式图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据准备，提供图像数据、原始图像的实际分割掩码以及点击数据，将图像数据转化为RGB形式，将点击数据以坐标形式编码成空间形式； 步骤S2：数据融合，将图像数据和点击数据输入至模型中的Click-awarepixel注意力融合模块，获取融合特征，步骤S2具体包括： 步骤S21：分别对点击数据与图像数据进行特征提取，获得深层次特征； 步骤S22：对所获取的深层次特征进行直接融合，得到粗融合特征； 步骤S23：利用通道注意力模型对粗融合特征进行噪声过滤与点击增强，再将点击与粗融合特征进行二次融合； 步骤S24：利用空间注意力模型与图像特征对获得的粗融合特征进行空间维度的异质信息过滤； 步骤S25：利用一个深度特征编码器对融合特征进行表征； 步骤S3：掩码分割，将获取的融合特征输入到分割网络中，先利用分割网络中的HRNet骨干网络进行深度编码，再使用分割网络中的OCR网络与线性处理层对深度编码后的融合特征进行解码，最后由分割网络输出目标的最终掩码； 步骤S4：模型训练，根据步骤S3所得的最终掩码和原始图像的实际分割掩码通过BalancedNormalizedFocalLoss进行比较优化，完成图像分割。

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