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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种语义分割模型的训练方法、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：CN119068196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411191979.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种语义分割模型的训练方法、语义分割方法是由陈博;陈泽阳;杨望卓;刘华清;王孝全;李科设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义分割模型的训练方法、语义分割方法在说明书摘要公布了：本说明书涉及图像处理技术领域，涉及一种语义分割模型的训练方法、语义分割方法。训练方法包括获取训练集数据，训练集数据包括RGB图像和热值图像；对RGB图像和热值图像进行互补掩码；分别将掩码后的RGB图像和热值图像输入第一语义分割模型，输出语义分割预测图；通过第二语义分割模型获得未掩码的RGB图像和热值图像的语义分割预测图，以未掩码语义分割预测图为目标更新第一语义分割模型模型的参数，直到达到训练迭代次数。语义分割方法包括获取当前环境的RGB图像与热值图像并输入语义分割模型，输出语义分割图，语义分割模型基于上述方法训练得到。本说明书实施例中模型的语义分割精度和稳定性较高，不易受外部环境干扰，能适应较为复杂的应用场景。

本发明授权一种语义分割模型的训练方法、语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种语义分割模型的训练方法，其特征在于，方法包括： 获取训练集数据，所述训练集数据包括RGB图像和对应的热值图像；对所述RGB图像和对应的所述热值图像进行掩码；其中，所述RGB图像和所述热值图像中相邻图像块之间相似度最低的区域不进行掩码，所述RGB图像和所述热值图像的掩码区域互补； 将互补掩码后的所述RGB图像和所述热值图像输入第一语义分割模型，输出语义分割预测图；其中，所述第一语义分割模型包括特征提取模块、全局上下文融合模块和特征解码模块，所述特征提取模块分别提取所述RGB图像和所述热值图像的特征图，所述融合模块对所述RGB图像和所述热值图像的特征图进行融合，所述特征解码模块对所述RGB图像、所述热值图像和融合后的特征图进行语义分割，基于语义分割结果输出所述语义分割预测图； 将未掩码的所述RGB图像和对应的所述热值图像输入第二语义分割模型，输出未掩码语义分割预测图； 将所述语义分割预测图和所述未掩码语义分割预测图输入知识蒸馏模块，所述知识蒸馏模块用于以所述未掩码语义分割预测图作为目标指导所述第一语义分割模型更新模型参数，直到所述第一语义分割模型达到训练迭代次数，所述第一语义分割模型训练完成。

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