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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种边界学习优化的目标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：CN120672783B 。

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：202511170957.5，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种边界学习优化的目标分割方法是由张威;高龙;李煊;刘超慧;吕友彬;付熙文;王翔;邢淇凯翔;刘剑超;刘刚设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边界学习优化的目标分割方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种边界学习优化的目标分割方法，涉及图像分割领域，该方法包括：构建并训练目标分割模型；将机场空域图像输入至训练好的目标分割模型中，得到预测掩码，完成机场空域中目标的分割；其中，将机场空域图像输入至训练好的目标分割模型中，得到预测掩码，具体包括：将机场空域图像输入至多尺度特征提取模块，得到不同尺度的特征；将不同尺度的特征输入至可变形卷积编码模块，得到多个增强特征；将多个增强特征多尺度特征输入至多尺度特征融合模块，得到融合特征；将融合特征输入至掩码生成模块，得到预测掩码，本申请能够提升目标分割模型分割的准确性，保留更多的局部细节信息，从而提高机场空域中分割出飞机的像素质量。

本发明授权一种边界学习优化的目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种边界学习优化的目标分割方法，其特征在于，所述边界学习优化的目标分割方法包括： 构建并训练目标分割模型；所述目标分割模型用于训练的损失函数是基于像素级损失函数、傅里叶描述子损失函数和自适应加权系数构建的；所述目标分割模型包括：依次连接的多尺度特征提取模块、可变形卷积编码模块、多尺度特征融合模块和掩码生成模块； 将机场空域图像输入至训练好的目标分割模型中，得到预测掩码，完成机场空域中目标的分割；所述预测掩码为机场空域图像中飞机的像素位置； 其中，将机场空域图像输入至训练好的目标分割模型中，得到预测掩码，具体包括： 将所述机场空域图像输入至所述多尺度特征提取模块，得到不同尺度的特征； 将不同尺度的特征输入至所述可变形卷积编码模块，得到多个增强特征； 将多个增强特征多尺度特征输入至所述多尺度特征融合模块，得到融合特征； 将所述融合特征输入至所述掩码生成模块，得到预测掩码； 所述可变形卷积编码模块包括：通道-空间分离式偏移预测单元、稀疏注意力选择单元、可变形卷积单元、可学习门控单元和双向异构特征交互单元； 将不同尺度的特征输入至所述可变形卷积编码模块，得到多个增强特征，具体包括： 将不同尺度的特征输入至所述通道-空间分离式偏移预测单元，得到不同尺度的特征对应的空间偏移量和通道调制权重； 将所述通道调制权重输入至所述稀疏注意力选择单元进行权重选择，得到稀疏化后注意力权重； 将所述尺度特征、所述空间偏移量和所述稀疏化后注意力权重输入至所述可变形卷积单元进行卷积，得到特征图； 将所述特征图输入至所述可学习门控单元，得到通道注意力加权后的特征图和空间注意力加权后的特征图； 将通道注意力加权后的特征图和空间注意力加权后的特征图输入至所述双向异构特征交互单元，得到不同尺度的特征对应的增强特征。

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中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号科研学术处；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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