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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于文本条件与多粒度的图像部件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：CN121305089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511851517.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于文本条件与多粒度的图像部件分割方法及系统是由杨姗;魏武设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本条件与多粒度的图像部件分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本条件与多粒度的图像部件分割方法及系统，包括以下步骤：将场景语句输入LLM模型，输出物体名称及物体部件名称，视频图像输入图像编码器中，输出初始视觉特征与全局特征，将物体名称、部件名称及场景语句输入文本编码器，得到物体文本特征、部件文本特征和指令文本特征；利用初始视觉特征与指令文本特征进行特征对齐得到指令图像特征；将初始视觉特征与物体文本特征通过相似度构建物体掩码并进行特征对齐得到物体特征；将用部件文本特征与物体特征通过相似度构建部件掩码并进行特征对齐得到部件特征；将指令图像特征、物体特征与部件特征融合，将融合特征通过反卷积层或线性插值恢复原始图像的分辨率得到部件的掩码。

本发明授权一种基于文本条件与多粒度的图像部件分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本条件与多粒度的图像部件分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将场景语句输入到LLM模型中，LLM模型输出物体名称及物体部件名称； S2、获取图像并输入图像编码器中，图像编码器输出初始视觉特征与全局特征；将LLM模型输出的物体名称、物体部件名称及场景语句输入到文本编码器中，得到物体文本特征、部件文本特征和指令文本特征； S3、将全局特征与物体文本特征进行相似度计算，若相似度低于阈值，则图像中不包含机器人能操作的物体，返回步骤S2；如果相似度高于或等于阈值，则图像中包含机器人能操作的物体，则执行以下步骤，找到机器人操作的物体部件； S4、利用初始视觉特征与指令文本特征进行特征对齐，得到基于文本条件的指令图像特征； S5、利用初始视觉特征与物体文本特征通过相似度构建物体掩码，并用物体掩码进行特征对齐得到基于文本条件的物体特征； S6、利用部件文本特征与基于文本条件的物体特征通过相似度构建部件掩码，并用部件掩码进行特征对齐得到基于文本条件的部件特征； S7、将基于文本条件的指令图像特征、基于文本条件的物体特征与基于文本条件的部件特征进行融合，得到融合特征，将融合特征通过反卷积层或线性插值恢复原始图像的分辨率，得到部件的掩码。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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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