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！

龙图腾网恭喜厦门众联世纪股份有限公司;福州大学申请的专利一种图标语义分割方法、系统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：CN118968072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411429811.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种图标语义分割方法、系统及存储介质是由林欣扬;连志尧;骆龙泉;郑翠春;刘文犀;沈愉霖设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图标语义分割方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种图标语义分割方法、系统及存储介质，包括：步骤S1、将图像数据集划分为训练集和测试集，对图标图像和对应标签进行数据预处理；步骤S2、构建基于多级特征聚合机制的第一图标语义分割模型；步骤S3、训练集图标图像训练第一图标语义分割模型；步骤S4、构建基于嵌套编解码结构的第二图标语义分割模型；步骤S5、训练集图标图像训练第二图标语义分割模型；步骤S6、将非透明底图标测试图像分别输入到训练好的模型中，输出对应的语义分割掩码图，通过对比学习模型计算语义分割掩码图与文本的相似性分数，自动选择分数最高的语义分割掩码图作为最终语义分割结果。本案提高了图标语义分割算法的性能和精度。

本发明授权一种图标语义分割方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图标语义分割方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：将非透明底图标图像数据集划分为训练集和测试集，对数据集中的非透明底图标图像和对应标签进行数据预处理；步骤S2：构建基于多级特征聚合机制的第一图标语义分割模型，该第一图标语义分割模型包括双金字塔池化模块和多尺度特征融合模块，通过所述双金字塔池化模块挖掘上下文信息以获得多尺度特征，通过所述多尺度特征融合模块聚合跨尺度的特征信息并预测语义分割结果；步骤S3：构建第一图标语义分割模型的训练管道，使用该训练管道和训练集图标图像训练第一图标语义分割模型；步骤S4：构建基于嵌套编解码结构的第二图标语义分割模型，该第二图标语义分割模型包括残差编解码模块，通过该残差编解码模块提取单个阶段内的多尺度特征，并融合多个阶段间的多尺度特征；步骤S5：构建第二图标语义分割的训练管道，使用该训练管道和训练集图标图像训练第二图标语义分割模型；步骤S6：将非透明底图标测试图像分别输入到训练好的第一图标语义分割模型和第二图标语义分割模型中，输出对应的语义分割掩码图，通过对比学习模型计算语义分割掩码图与文本描述的相似性分数，自动选择分数最高的语义分割掩码图作为最终的语义分割结果；步骤S3中，所述使用该训练管道和训练集图标图像训练第一图标语义分割模型具体包括以下步骤：步骤S31：将训练集中的某个批次的非透明底图标图像和对应标签的真实掩码输入第一图标语义分割模型网络中进行训练，预测得到图标语义分割掩码图；步骤S32：根据第一图标语义分割模型网络的损失函数，利用反向传播方法计算网络中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新参数；步骤S33：以批次为单位重复步骤S31至步骤S32，直至步骤S32中计算得到的损失值收敛并趋于稳定，保存网络参数，完成第一图标语义分割模型的训练过程；步骤S5中，所述使用该训练管道和训练集图标图像训练第二图标语义分割模型具体包括以下步骤：步骤S51：将训练集中的某个批次的非透明底图标图像和对应的标签输入第二图标语义分割模型网络中进行训练，预测得到图标语义分割掩码图；步骤S52：根据第二图标语义分割模型网络的损失函数，利用反向传播方法计算网络中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新参数；步骤S53：以批次为单位重复步骤S51至步骤S52，直至步骤S52中计算得到的损失值收敛并趋于稳定，保存网络参数，完成第二图标语义分割模型的训练过程。

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厦门众联世纪股份有限公司;福州大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市厦门火炬高新区软件园创新大厦C区3F-B003；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”。