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龙图腾网获悉杭州中房信息科技有限公司申请的专利基于分割大模型自适应提示的建筑物边缘分割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：CN119380205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411970351.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于分割大模型自适应提示的建筑物边缘分割方法及系统是由马建红;陈秀秀;方涯盼;黄光伟;张蒙蒙;谢运涛;袁臣星;严凌霄;花卉设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分割大模型自适应提示的建筑物边缘分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分割大模型自适应提示的建筑物边缘分割方法及系统，属于遥感影像处理技术领域。本发明的方法首先将待分割图像输入SAM大模型进行全分割，由分类器识别分割斑块的语义信息；对分割斑块进行实例对象识别与空间重组，通过空间聚类与相似性计算自动生成正提示点集合和负提示点集合；将待分割图像和实例对象的正、负提示点集合重新输入SAM模大型进行建筑物边缘精细化再分割，最终得到待分割图像的完整分割结果。相比已有的SAM微调方法和提示学习训练方法，本发明提出的方法极大地降低任务学习难度，能够有效实现建筑物边缘的精准定位与精细分割。

本发明授权基于分割大模型自适应提示的建筑物边缘分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分割大模型自适应提示的建筑物边缘分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将待分割图像输入预训练的SAM大模型进行全分割，得到待分割图像的原始分割斑块集合，由训练好的分类器识别原始分割斑块集合中每个分割斑块的语义信息，得到每个分割斑块的类别； S2、根据分割斑块的类别由原始分割斑块集合形成建筑物分割斑块集合，由建筑物分割斑块集合中面积最大的分割斑块初始化实例对象，由空间邻域迭代搜索法从原始分割斑块集合中搜索出所有与实例对象空间相交的分割斑块并构成最终的相交分割斑块集合，根据分割斑块的类别将最终的相交分割斑块集合拆分为正斑块集合和负斑块集合，由最大斑块识别方法从正斑块集合和负斑块集合中对应识别潜在最大正分割斑块和潜在最大负分割斑块； S3、利用超像素分割算法以及基于K-Means聚类的异常超像素识别方法从潜在最大正分割斑块和潜在最大负分割斑块中自适应生成正提示点集合和负提示点集合； S4、将待分割图像、正提示点集合和负提示点集合一起输入所述SAM大模型，得到实例对象的三个分割结果及对应的原始分割置信度分数，对原始分割置信度分数进行处理，将最终分割置信度分数最大的分割结果作为最终分割结果； S5、标记与实例对象的最终分割结果空间相交的所有类别为建筑物的分割斑块，遍历建筑物分割斑块集合，若建筑物分割斑块集合中的一个分割斑块已标记，则跳过，继续判断下一个分割斑块，若未标记，则由未标记的分割斑块初始化实例对象，并获取到未标记的分割斑块所在实例对象的最终分割结果，直至建筑物分割斑块集合中的分割斑块均完成标记，集成所有最终分割结果，得到待分割图像的完整分割结果； 步骤S2中，由最大斑块识别方法识别潜在最大正分割斑块和潜在最大负分割斑块的具体过程如下： S21、对于最终的相交分割斑块集合中的一个像素，将该像素在正斑块集合中出现的频数占该像素在正斑块集合和负斑块集合中出现的频数之和的比例作为该像素为正类的概率，将该像素在负斑块集合中出现的频数占该像素在正斑块集合和负斑块集合中出现的频数之和的比例作为该像素为负类的概率； S22、对所有属于正类的像素进行区域连通性计算，得到多个相离区域，在所有相离区域中保留参与初始化实例对象的分割斑块所在的区域，得到实例对象的正候选区域； S23、将既属于正斑块集合又属于负斑块集合中的像素作为混淆像素，由正类像素的概率和混淆像素从正候选区域中过滤掉不满足预设标准的像素，得到潜在最大正分割斑块； S24、由所有属于负类的像素构成负候选区域，在负候选区域中过滤掉与潜在最大正分割斑块重叠的像素，得到潜在最大负分割斑块； 步骤S4中，对于每个实例对象，得到最终分割置信度分数的具体过程为： S41、将去除异常的超像素后的潜在最大正分割斑块作为高置信正斑块，计算高置信正斑块的紧凑度并将其作为参考紧凑度，并计算每个分割结果的紧凑度； S42、计算每个分割结果各自与高置信正斑块的交并比，若一个分割结果的交并比大于预设的第一交并比阈值且小于预设的第二交并比阈值，则将该分割结果的原始分割置信度分数与其交并比相乘，作为该分割结果对应的最终分割置信度分数，否则，将该分割结果的原始分割置信度分数与其交并比相乘后，得到第一计算结果，将第一计算结果与该分割结果的紧凑度相除后，得到第二计算结果，将第一计算结果与第二计算结果进行加权求和后，作为该分割结果对应的最终分割置信度分数。

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