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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种交互式图像分割方法、系统、计算机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：CN121280725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511808123.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种交互式图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质是由田智强;张棋;王娟;姜珏;杜少毅设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交互式图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种交互式图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉与深度学习交叉技术领域，该方法包括：构建包含图像、掩码及对应粒度值的数据集；利用LoRA算法对VIT模型进行高效微调，得到LoRA‑ViT模型；通过多模态特征融合机制，将视觉轮廓特征、用户点击生成的结构化特征及粒度值转换的图像块嵌入进行深度融合；最后采用自适应内循环精细化策略，在无需额外用户交互的情况下迭代优化分割结果，直至收敛。本发明创新性地引入粒度控制机制，有效降低了用户输入的歧义性，显著减少了交互次数，同时通过改进的平衡归一化焦点损失函数提升了分割精度，尤其适用于复杂场景下的精准图像分割任务。

本发明授权一种交互式图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交互式图像分割方法，其特征在于，包括： 采集原始目标图像组，将目标图像组分别分割为多个不同的组件掩码和Patch图像块；计算各个组件掩码的粒度值，将所述粒度值转换为可学习的图像块嵌入； 对所述Patch图像块进行线性编码，提取各个编码后Patch图像块的视觉轮廓特征；统计用户在目标图像上划分图像分割区域的交互点击信息，评估所有交互点击信息的节点关联强度；基于节点关联强度为每个节点筛选出关联最强的K个邻居节点；融合所述K个邻居节点的信息，生成点击意图特征；融合点击意图特征与视觉轮廓特征，生成结构化点击特征；将所述图像块嵌入与视觉轮廓特征的维度对齐后相加，形成视觉-粒度融合特征；将所述结构化点击特征和视觉-粒度融合特征融合为多模态融合特征； 将多模态融合特征初步分割为掩码分割结果，基于多模态融合特征循环更新当前掩码分割结果；若当前掩码分割结果与上一轮掩码分割结果之间发生变化的像素数量小于设定阈值时，停止循环，得到目标图像区域分割结果。

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西安交通大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市咸宁西路28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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