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龙图腾网恭喜浙大城市学院申请的专利基于图形匹配策略的可解释图像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：CN119516200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510076545.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图形匹配策略的可解释图像分割方法是由薛梦琦;刘嘉轩;宋祺瑞;俞璟怡;宋杰;金苍宏设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图形匹配策略的可解释图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于图形匹配策略的可解释图像分割方法，包括：选择图像分割骨干网络，并对所述图像分割骨干网络进行训练；通过图像分割骨干网络对输入图像提取具有语义信息的视觉单词；根据所述具有语义信息的视觉单词，逐空间位置建立特征单元级语义成分关系图与整体的类别级语义成分关系图；测量特征单元级语义成分关系图和类别级语义成分关系图之间的相似性并预测图像的分割结果。本发明的有益效果是：本发明通过实例级别图与类别级别图之间的交互匹配过程，将深度神经网络的推理转化为一个可解释的演绎推理过程，不仅增强了模型决策的透明度，而且在关键应用领域中提高了用户对模型预测的信任度。

本发明授权基于图形匹配策略的可解释图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于图形匹配策略的可解释图像分割方法，其特征在于，包括：S1、选择图像分割骨干网络，并对所述图像分割骨干网络进行训练；S2、通过图像分割骨干网络对输入图像提取具有语义信息的视觉单词；S3、根据所述具有语义信息的视觉单词，逐空间位置建立特征单元级语义成分关系图与整体的类别级语义成分关系图；S3包括：S301、对于离散化后的特征成分序列，以其每个像素点为中心逐空间位置建立单元级成分关系图；S302、根据最终分割结果的类别数量，建立对应数量的整体的类别级语义成分关系图；对于每个整体的类别级语义成分关系图，选取分割结果中该类别对应特征成分最多的若干视觉词索引，作为每个整体的类别级语义成分关系图的顶点，并将其初始化为全连接图；S4、测量特征单元级语义成分关系图和类别级语义成分关系图之间的相似性并预测图像的分割结果；S4中，通过匹配器在成分关系图谱中找到与输入图像所对应成分关系图相似性最高的类别级图，最终逐像素得到图像的分割结果；所述匹配器由GCN模块和相似度计算模块组成。

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