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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于改进DeepLabv3+的语义分割算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：CN116894945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310921035.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于改进DeepLabv3+的语义分割算法是由杨玲;王研;阮心玲;刘新展;闫鹏飞设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DeepLabv3+的语义分割算法在说明书摘要公布了：本发明涉及语义分割技术领域，具体涉及一种基于改进DeepLabv3+的语义分割算法，该语义分割算法，首先，使用轻量级网络MobileNetV2替代DeepLabv3+模型中原本的主干特征提取网络，以提高分割效率；然后添加通道注意力机制SENet，以弥补模型参数大幅减少，造成分割精度低的现象；最后引入迁移学习，增强模型获取特征的能力，提升网络分割精度。本发明提高了语义分割的分割效率和分割精度，主要应用于图像分割领域。

本发明授权一种基于改进DeepLabv3+的语义分割算法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DeepLabv3+的语义分割算法，其特征在于，包括以下步骤： 基于DeepLabv3+模型，对轻量级网络MobileNetV2进行优化，将优化后的轻量级网络MobileNetV2作为新的主干特征提取网络； 在DeepLabv3+模型的ASPP模块后添加通道注意力机制SENet； 新的主干特征提取网络引入迁移学习，获得MST-DeepLabv3+模型，将图像输入到MST-DeepLabv3+模型中进行图像语义分割； 基于DeepLabv3+模型，对轻量级网络MobileNetV2进行优化，包括： 删除轻量级网络MobileNetV2的后三层，并将轻量级网络MobileNetV2中的第七层的步长改为1，获得优化后的轻量级网络MobileNetV2； 所述优化后的轻量级网络MobileNetV2的实现步骤包括： 通过卷积核对优化后的轻量级网络MobileNetV2的输入特征矩阵进行升维，激活函 数为ReLU6，利用扩充因子增加通道的大小，获得升维后的特征矩阵； 通过的DW卷积核对所述升维后的特征矩阵进行卷积处理，激活函数为ReLU6，获得 卷积处理后的特征矩阵； 通过卷积核对所述卷积处理后的特征矩阵进行降维，激活函数为Linear，获得优化 后的轻量级网络MobileNetV2的输出特征矩阵。

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河南大学，其通讯地址为：450046 河南省郑州市明理路北段379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”。

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