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龙图腾网获悉北京网藤科技有限公司申请的专利基于深度学习的自适应场景分析与目标生成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：CN120014525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510487435.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的自适应场景分析与目标生成方法及系统是由刘磊;高森;吴文博;李彬;王传政;申富海设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自适应场景分析与目标生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的自适应场景分析与目标生成方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括提取场景图像序列的深度信息，构建三维点云数据，计算物体间的距离和方向矩阵，进而生成场景空间特征向量。同时，利用语义分割得到语义标签图，构建语义关联矩阵，计算场景语义向量。将两者输入变分自编码器，得到目标特征向量，并基于此计算注意力分数，生成带权重的目标描述向量。最终，通过概率图推理网络生成目标轮廓特征，结合区域注意力图，生成最终目标结果。该方法提高了目标生成的准确性和效率。

本发明授权基于深度学习的自适应场景分析与目标生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自适应场景分析与目标生成方法，其特征在于，包括： 提取场景图像序列中每帧图像的深度信息，根据深度信息构建三维点云数据，基于三维点云数据计算场景中物体之间的距离矩阵和方向矩阵，将距离矩阵和方向矩阵组合得到场景空间特征向量； 对场景图像序列进行语义分割得到语义标签图，将语义标签图中的标签按照标签共现频率构建语义关联矩阵，根据语义关联矩阵计算场景语义向量； 将场景空间特征向量和场景语义向量输入到变分自编码器中，通过变分自编码器的编码过程得到场景特征分布，从场景特征分布中采样得到目标特征向量，基于目标特征向量计算注意力分数，根据注意力分数对目标特征向量进行权重更新，生成带有权重的目标描述向量； 构建概率图推理网络，将场景空间特征向量映射为位置概率分布，将场景语义向量映射为语义概率分布，基于位置概率分布和语义概率分布构建目标生成约束，将目标生成约束和目标描述向量组合输入到生成网络中，生成网络依据目标生成约束输出目标轮廓特征； 基于目标轮廓特征构建区域注意力图，将区域注意力图与目标描述向量结合生成最终的目标生成结果。

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