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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于自适应采样的图像语义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：CN115953580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310009647.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于自适应采样的图像语义分割方法及系统是由付莹;陈林蔚;郑德智设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应采样的图像语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应采样的图像语义分割方法及系统，属于计算机视觉技术领域。首先构建使用自适应采样的语义分割网络，然后使用语义高频损失函数和语义分割任务损失函数对语义分割深度卷积网络进行训练，最后利用训练好的自适应采样的语义分割网络对图像进行语义分割，得到细节丰富、边缘精准的分割结果。本发明利用自适应采样策略提高语义分割网络在下采样过程中保留关键区域细节信息的能力，并在上采样过程中利用多尺度局部信息优化上采样结果，使语义分割网络能够以极低的额外计算成本之下，大幅度提高其对图像关键区域细节的识别能力，得到精细准确且一致性较高的语义分割结果。

本发明授权一种基于自适应采样的图像语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应采样的图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建自适应采样语义分割网络； 自适应采样包括自适应下采样和自适应多尺度上采样，通过将普通语义分割深度神经网络中普通均匀下采样和上采样替换为适应下采样和自适应多尺度上采样，构建自适应采样的语义分割网络； 步骤2：使用语义高频损失函数和语义分割任务损失函数，对语义分割深度卷积网络进行训练； 其中，总损失函数Ltotal表示为： Ltotal＝Lseg+λLSHF 其中，Lseg表示语义分割任务损失函数，LSHF表示语义高频损失函数，λ表示损失函数平衡系数； Lseg为逐像素的交叉熵损失函数，LSHF具体表示为： 其中，u,v为自适应采样坐标，u＝fui,j,S,v＝fvi,j,S，S为注意力图，S＝SoftmaxfattX，X为输入特征图，fatt为注意力生成器；fu、fv为坐标映射函数，i,j为均匀二维坐标； 为使用真实语义分割标签的高频区域作为注意力图通过坐标映射函数fu、fv映射得到的自适应采样坐标，有： 其中，Δ表示拉普拉斯算子，用于提取语义分割真实标签中的高频区域，即语义高频区域，为语义物体的边缘； 采样点在物体语义边缘分布密集，能够引导自适应采样对物体语义边缘密集采样； 自适应采样的语义分割网络通过上述损失函数，端到端地训练优化完成； 步骤3：使用训练好的自适应采样的语义分割网络对图像进行语义分割，得到细节丰富、边缘精准的分割结果。

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