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龙图腾网获悉安徽建筑大学申请的专利面向细粒度结构边界与小目标分割的结构化图像解析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：CN121482384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511529609.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权面向细粒度结构边界与小目标分割的结构化图像解析方法及系统是由苏亮亮;盛佳木;杨亚龙;姜浩然设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向细粒度结构边界与小目标分割的结构化图像解析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像语义分割技术领域，具体涉及面向细粒度结构边界与小目标分割的结构化图像解析方法及系统，该方法包括：构建基于编码器‑解码器架构的语义分割网络HDAUNet，在跳跃连接中嵌入分层可变形注意力HDA模块，在瓶颈层嵌入可变形注意力DA模块，以增强对细长物体与模糊边界特征的建模能力，实现跨尺度特征的自适应对齐与融合；基于预构建的多类别边缘引导损失函数训练网络，通过根据真实标签边缘距离生成的权重图对交叉熵损失进行加权，驱使网络聚焦于边界区域的学习；将待解析图像输入训练好的网络，输出像素级语义分割结果。本发明有效提升了建筑平面图中承重墙边界、门窗轮廓及推拉门、栏杆等小目标的分割精度。

本发明授权面向细粒度结构边界与小目标分割的结构化图像解析方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向细粒度结构边界与小目标分割的结构化图像解析方法，其特征在于，所述方法包括： 构建基于编码器-解码器架构的语义分割网络，在跳跃连接中嵌入分层可变形注意力HDA模块，在瓶颈层嵌入可变形注意力DA模块； 基于预构建的损失函数训练语义分割网络，所述损失函数由交叉熵损失与根据真实标签中结构边界信息动态生成的权重图构建，以驱使网络聚焦于细粒度结构边界的学习； 将待解析的结构化图像输入训练好的语义分割网络，输出像素级语义分割结果； 其中，所述编码器提取输入图像的多尺度特征，编码器末端输出的特征图经由所述DA模块处理，输出增强后的瓶颈特征，所述解码器对增强后的瓶颈特征进行逐级上采样，并在每一级将上采样特征图与经所述HDA模块对齐并融合后的对应编码器特征图进行结合，以提升对细粒度边界与小目标的分割精度； 所述语义分割网络为HDA-UNet网络，其中： 所述编码器由4个依次连接的编码层构成，每个编码层包含顺序执行的：两次卷积核为3×3的卷积操作、批处理归一化与ReLU激活操作，以及一次卷积核为2×2的最大池化操作； 所述瓶颈层连接编码器与解码器，其中嵌入的所述DA模块用于动态建模并增强图像中的细长物体与模糊边界特征； 所述解码器镜像所述编码器结构，通过逐级上采样以恢复特征图分辨率；每个解码层将其上一解码层的上采样特征图与经所述HDA模块处理后的对应编码器特征进行级联，并经卷积操作后输出； 所述跳跃连接将每个编码层的输出特征经由所述HDA模块处理后，传递给对应的解码层进行融合，最终由解码器输出与输入图像分辨率匹配的语义分割结果。

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