浙江工业大学周乾伟获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于自适应聚类疑难点处理的无监督语义分割歧义消除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：CN119723083B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411794144.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于自适应聚类疑难点处理的无监督语义分割歧义消除方法是由周乾伟;马寅涛设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应聚类疑难点处理的无监督语义分割歧义消除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应聚类疑难点处理的无监督语义分割歧义消除方法，包括特征提取、自适应k‑means聚类、疑难点处理、相似度邻接矩阵构造、图卷积、语义分割六个过程。本发明通过k‑means聚类选出有分割歧义的点，通过多次聚类权重对疑难点进行特征处理，使用图卷积网络进行特征融合，本发明能够对不明确属于某一类别的点进行处理，让其在特征融合后更明确地被划分到某一类别中，提高了分割准确性。
本发明授权一种基于自适应聚类疑难点处理的无监督语义分割歧义消除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应聚类疑难点处理的无监督语义分割歧义消除方法，其特征在于，包括如下步骤： 1特征提取：获取待分割的图像，选取分割网络，通过Backbone提取特征图； 2自适应聚类：对步骤1提取的特征图中的所有节点进行k-means聚类，聚类的k值即聚类数量，由轮廓系数决定，将特征图所有节点进行M次独立的k-means聚类，每个聚类表示图像中的一种语义类别； 3聚类交流：将M组聚类结果进行统一，将每次结果中的每个聚类根据点的数量进行排序，相同的点数量及相似的点分布可以确定M次聚类结果中哪些聚类是属于图像中的同一种语义类别，合并同一类别的点到新的集合的同一聚类中； 4疑难点处理器：筛选出在多次聚类中被分到不同类别中的点，统计这些点在M次聚类中被分到的聚类比例，根据比例对这个点进行聚类中心的特征拼接，用拼接后的疑难点特征向量代替原点特征向量，得到更新后的新特征图； 5相似度图卷积：计算集合中每个点和其他点的余弦相似度，构造邻接矩阵，与经过更新后得到的特征向量进行图卷积，得到特征融合后的新特征向量； 6分割：将新特征向量和原特征向量拼接，放回原分割网络进行后续分割，得到分割结果。
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