东南大学王慧青获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于语义分割的线条物体提取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：CN116452809B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310442676.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于语义分割的线条物体提取方法是由王慧青;刘复铭;余厚云设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语义分割的线条物体提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义分割的线条物体提取方法，首先对样本图像进行标注类别、生成掩膜图像并进行数据集增强得到训练数据集，然后构建语义分割神经网络模型，并对模型进行训练，使用训练好的模型对待检测的图像进行推理得到分割结果，再对语义分割得到的结果进行后处理，后处理包括图像细化、交叉线的识别和线条合并，最终得到线条物体构成的点在图像中的的坐标信息，完成在复杂的图像中对线条物体的提取。
本发明授权一种基于语义分割的线条物体提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的线条物体提取方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，构建训练集样本：使用原始图片和标记好的标签经过程序转换生成掩膜图像，形成数据集，并对数据集增强形成训练数据集；所述数据集增强方式包括仿射变换、对比度变换和弹性形变中的一种或多种组合； S2，构建语义分割神经网络模型：所述神经网络模型主要包括编码器、解码器和跳跃连接，跳跃连接将来自解码器子网的深度、语义、粗粒度特征图与来自编码器子网的浅、低层、细粒度特征图结合在一起，实现精细分割； S3，模型训练：根据步骤S1获得的训练数据集对步骤S2构建的网络模型进行训练，得到训练好的网络模型； S4，图像分割：将待测样本图像输入步骤S3获得的训练好的网络模型中进行推理分割，得到二值化掩膜图像的分割结果； S5，图像后处理：对步骤S4获得的分割结果进行后处理，获得图像线条的分段坐标信息，所述后处理至少包括线条物体轮廓的提取、轮廓的细化、线条的提取和交叉点的识别； S6，线条合并：对端点距离和端点向量方向角均符合设定阈值线条进行并查集操作，并对集合内的线条部分进行合并，最终得到各个完整线条物体构成的点在图像中的坐标信息。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励