买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西科技师范大学申请的专利一种基于可靠查询和原型驱动的烟雾语义分割方法及系统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：CN119445580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411498726.2，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于可靠查询和原型驱动的烟雾语义分割方法及系统是由章琳;吴璟;姜火文;赵芸设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可靠查询和原型驱动的烟雾语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割领域，提出了一种基于可靠查询和原型驱动的烟雾语义分割方法及系统，通过设计一种烟雾语义分割网络，其中骨干子网络获取多个不同尺度的基本特征，以获取多个尺度的语义信息，分类分支网络特征中的使同类别成分在潜在流形上的坐标尽量聚集，以获取更加有利于烟雾成分分类的特征原型，分割分支网络根据可靠目标查询提取模块突出了预测前景区域内的注意力，为每个查询特征提供更准确的目标位置先验，促进了细粒度的目标定位，又根据局部‑全局交互模块以渐进方式处理由骨干子网络获取的多个尺度的特征，以挖掘更丰富的细节，本发明极大的提高了对烟雾图像分割的准确性。

本发明授权一种基于可靠查询和原型驱动的烟雾语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可靠查询和原型驱动的烟雾语义分割方法，其特征在于，包括： 实时获取单帧烟雾图像并进行预处理，以将预处理后的所述烟雾图像输入烟雾语义分割网络，所述烟雾语义分割网络包括骨干子网络、分类分支网络、分割分支网络和预测模块； 所述骨干子网络获取多个不同尺度的基本特征，所述基本特征包括低阶基本特征、中阶基本特征和高阶基本特征，将全部所述基本特征输入分割分支网络，将所述高阶基本特征输入分类分支网络； 所述分类分支网络基于流行空间对所述高阶基本特征进行深度分类，以获取多个特征原型，所述特征原型与所述高阶基本特征单一对应，将所述特征原型输入所述分割分支网络； 所述分割分支网络根据可靠目标查询提取模块对所述高阶基本特征进行特征增强，以获取可靠目标查询特征，根据局部-全局交互模块对所述低阶基本特征、所述中阶基本特征和所述特征原型进行特征增强，以获取细节增强特征，将所述可靠目标查询特征和所述细节增强特征输入预测模块； 所述预测模块根据所述可靠目标查询特征和所述细节增强特征获取最终预测结果，并根据烟雾聚焦损失函数进行修正优化。

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江西科技师范大学，其通讯地址为：330100 江西省南昌市红谷滩新区红角洲学府大道589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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。