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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利一种基于交叉聚合模型的街道场景图像语义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：CN115082782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210597181.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于交叉聚合模型的街道场景图像语义分割方法是由赵明华;郅宇星;胡静;都双丽;李鹏;王理;王琳;尤珍臻设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉聚合模型的街道场景图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交叉聚合模型的街道场景图像语义分割方法，首先将Cityscapes数据集中所有图像数据划分为训练集、验证集及测试集，然后对训练集的所有图像数据进行数据增强和预处理操作；使用残差结构构造ResNet50网络模型得到四张特征图；使用两个交叉聚合模块融合两组不相邻的特征图，然后使用整合模块实现特征图的再融合，最后使用特征选择单元选择有利于分割的特征，输出特征图；最后输出语义分割的结果。本发明解决了现有技术中存在的语义分割中多尺度对象和局部区域类别混杂难以分割的问题。

本发明授权一种基于交叉聚合模型的街道场景图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉聚合模型的街道场景图像语义分割方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、首先将Cityscapes数据集中所有图像数据划分为训练集、验证集及测试集，然后对训练集的所有图像数据进行数据增强和预处理操作；步骤2、使用残差结构构造ResNet50网络模型，将训练集的图像输入到构造的ResNet50模型中提取图像的深度特征，输出底层特征和高层特征，对高层特征使用四种不同扩张率的空洞卷积分别得到四个特征图：；步骤3、首先使用两个交叉聚合模块融合两组不相邻的特征图，然后使用整合模块实现特征图的再融合，最后使用特征选择单元选择有利于分割的特征，输出特征图；构造交叉聚合模块具体如下：交叉聚合模块的两个输入特征图记为和，首先将特征图和拼接得到特征，然后对特征Ｍ使用卷积、全局池化、批归一化和ReLU激活得到特征，将特征和特征Ｍ相乘得到特征，最后特征将和特征图相加得到交叉聚合模块的输出；构造特征选择单元具体如下：首先将步骤2的特征图拼接，将其与特征图拼接得到特征图，使用卷积得到特征图，然后使用平均池化、批归一化和激活得到特征，最后将特征图和逐元素相乘得到特征，将和整合模型的输出特征逐元素相加得到特征选择单元输出特征；步骤4、将特征图与步骤2中的底层特征图依次进行拼接、卷积和像素卷积操作，逐渐恢复图像分辨率，最终输出语义分割的结果。

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