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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于注意力和多尺度特征提取的实时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：CN117115435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310802309.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于注意力和多尺度特征提取的实时语义分割方法是由彭宗举;张鹏;陈芬;韦玮;罗英国;张文瑞设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力和多尺度特征提取的实时语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像语义分割技术领域，具体涉及一种基于注意力和多尺度特征提取的实时语义分割方法，包括以下步骤：S1、获取原始图像；S2、对原始图像进行初始特征提取，通过共享卷积层提取原始图像的初始特征图；S3、将提取得到的初始特征图，分别通过空间细节分支模块SDB和语义信息分支模块SIB进行信息提取处理；其中，通过空间细节分支模块SDB提取所述初始特征图的空间细节信息，通过语义信息分支模块SIB提取所述初始特征图的语义上下文信息；S4、将提取得到的所述初始特征图的空间细节信息和语义上下文信息进行融合，得到融合特征图；S5、将融合特征图送入图像特征分类器。本方法可以在精度和实时性之间取得有效平衡。

本发明授权一种基于注意力和多尺度特征提取的实时语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力和多尺度特征提取的实时语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始图像； S2、对原始图像进行初始特征提取，通过共享卷积层提取原始图像的初始特征图； S3、将提取得到的初始特征图，分别通过空间细节分支模块SDB和语义信息分支模块SIB进行信息提取处理；其中，通过空间细节分支模块SDB提取所述初始特征图的空间细节信息，通过语义信息分支模块SIB提取所述初始特征图的语义上下文信息； S4、将提取得到的所述初始特征图的空间细节信息和语义上下文信息进行融合，得到融合特征图； S5、将融合特征图送入图像特征分类器，得到最终的特征分割图像； 其中，S3中，语义新信息分支模块SIB包括依次连接的轻量级残差注意力模块LRA和深度聚合金字塔池化模块DAPPM；其中，轻量级残差注意力模块LRA用于提取上下文信息；深度聚合金字塔池化模块DAPPM用于保存图像边缘特征； 语义信息分支模块SIB的处理过程中，先多次调用轻量级残差注意力模块LRA进行相应处理，再调用深度聚合金字塔池化模块DAPPM进行相应处理； S4中，采用注意力融合模块AFM自上而下对空间细节信息和上下文信息进行融合；注意力融合模块AFM的处理过程包括： 首先，对空间细节分支模块SDB的输出特征图S1以及语义信息分支模块SIB的输出特征图S2进行以下计算，分别得到图像高度H方向与图像宽度W方向的过程特征图SH及SW： 式中，C1×1表示1×1卷积，和分别表示图像高度H方向的池化和图像宽度W方向的池化，S1为空间细节分支模块SDB的输出特征图，S2为语义信息分支模块SIB的输出特征图； 然后，分别对过程特征图SH及SW进行以下处理，得到对应的注意力权重TH和TW： TH＝λC1×1SH； TW＝λC1×1SW； 式中，λ表示sigmoid处理； 最后，通过以下计算得到注意力融合模块AFM的输出Z： Z＝S1+S2×TH×TW。

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