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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象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：CN120388321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510582225.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法是由张云佐;于璞泽;李滢旭;王辉;郑丽娟;马新娜设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法。所述方法包括如下步骤：1.构建半监督视频对象分割数据集。2.对半监督视频对象分割数据集进行预处理，并进行模型预训练。3.建立基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割模型，建立多尺度金字塔结构用于聚合不同尺度的目标对象特征与ID信息，恢复被遮挡目标；建立尺度自适应融合模块用于整合ID分支和视频帧分支的目标对象特征，在不同尺度上实现融合，避免某一分支的信息占据主导地位；建立金字塔结构长短期记忆模块用于减少内存占用，优化长时传播模块，简化短时传播模块，采用交叉注意力机制对历史帧的信息进行筛选和更新，避免存储冗余数据。4.构建损失函数，更新模型参数，设置训练参数，进行模型训练，得到最佳权重。5.基于最佳权重检测测试集图像，得到最终分割结果。所述方法在精度与效率之间取得了更好的平衡，为半监督视频对象分割任务提供了一种更为实用的解决方案。

本发明授权一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：构建半监督视频对象分割数据集； 步骤2：对半监督视频对象分割数据集进行预处理，并进行模型预训练； 步骤3：建立基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割模型： 建立多尺度金字塔结构用于聚合不同尺度的目标对象特征与ID信息，恢复被遮挡目标； 所述多尺度金字塔结构包括记忆帧处理单元、查询帧处理单元以及多尺度ID库； 所述记忆帧处理单元为：对于包含掩码的记忆帧，模型从记忆库中检索相应的掩码和不同尺度的ID库，然后将记忆帧掩码通过不同尺度的进行ID向量嵌入得到，将记忆帧图像经过记忆帧编码器编码得到； 所述查询帧处理单元为：对于无掩码的当前帧，通过查询帧编码器编码得到； 所述多尺度ID库为：多尺度ID库初始化为，其中包含M个维度为C的向量，为嵌入不同目标的掩码，每个目标被随机分配一个唯一的识别特征向量； 建立尺度自适应融合模块用于整合ID分支和视频帧分支的目标对象特征，在不同尺度上实现融合，避免某一分支的信息占据主导地位； 所述尺度自适应融合模块由两个可自主学习的门控单元以及两个双层感知机构成； 所述门控单元自主学习各分支特定的权重矩阵，从而实现对像素值的自适应加权，通过门控机制自适应地调整每个通道的信息量，使得关键特征得到增强，而噪声信息被抑制，进而提高目标特征的判别能力； 尺度自适应融合模块将ID分支和视频帧分支数据通过门控单元处理后，再分别经由双层感知机处理，并通过逐元素乘法和逐元素加法获得最终融合特征； 建立金字塔结构长短期记忆模块用于减少内存占用，优化长时传播模块，简化短时传播模块，采用交叉注意力机制对历史帧的信息进行筛选和更新，避免存储冗余数据； 所述金字塔结构长短期记忆模块由短时传播、长时传播和自传播三个核心组件构成，在传播过程前需要通过ID嵌入进行特征预处理，在传播过程后需要借助残差连接增强特征表达； 所述特征预处理为：利用尺度自适应融合模块得到的和多尺度金字塔结构得到的进行ID嵌入，进而将嵌入后的特征分别注入短时和长时传播模块； 所述短时传播模块通过聚合相邻帧间的目标信息，加强重复特征表达； 所述长时传播模块利用交叉注意力操作从长期记忆帧中高效聚合目标信息，生成参考帧和一个动态帧； 所述增强特征表达过程为：通过加和短时传播模块和长时传播模块的特征，再经过线性归一化层和残差连接，借助自传播模块得到生成解码所需的特征； 步骤4：构建损失函数，更新模型参数，设置训练参数，进行模型训练，得到最佳权重； 步骤5：基于最佳权重检测测试集图像，得到最终分割结果。

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