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龙图腾网获悉北京工商大学申请的专利一种基于离散小波注意力网络的食品图像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：CN116630964B 。

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：202310649752.X，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于离散小波注意力网络的食品图像分割方法是由李海生;董笑笑;李勇;王晓川;李燕;朱敏洪设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离散小波注意力网络的食品图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于离散小波注意力网络的食品图像分割方法，首先针对食品图像中食物类别多，分布不规律，大小不一致，边界信息模糊问题，利用迁移学习得到的在Food2K上训练好的Food2K‑ResNet提取食品图像特征，设计结合离散小波注意力网络和残差通道注意力网络，形成双分支网络，进行空间域和频域特征处理，分别从空间维度和通道维度来获取空间特征和通道特征，突出并丰富食品图像的特征维度；最后构建分割头网络，将两个分支处理后的不同尺度特征进行卷积、特征融合和上采样操作使得终获得的特征大小和输入图像大小保持一致，从而获得高质量、高度细节化的分割结果。

本发明授权一种基于离散小波注意力网络的食品图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于离散小波注意力网络的食品图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过迁移学习利用Food2K-ResNet作为食品图像的特征提取器，该特征提取器利用ResNet模型在Food2K上针对食品图像特征进行提取，然后结合离散小波注意力分支网络和残差通道注意力分支网络，形成双分支网络，实现从空间维度和通道维度进行图像特征的加权处理； 步骤2：针对离散小波注意力分支网络，其设计遵循U-Net网络结构，对Food2K-ResNet提取到的特征进行处理，经过离散小波变换分解为对应的低频特征和高频特征，然后利用空间注意力机制实现对高频特征的加权强化处理，对低频特征进行抑制，将低频特征与卷积输出连接为下采样特征，并通过跳跃连接将高频特征添加到离散小波变换上采样模块中，以获得食品图像空间特征； 步骤3：针对残差通道注意力网络，利用残差连接和通道注意力机制，获取食品图像的通道特征； 步骤4：利用步骤2和3分别获得的食品图像空间特征和通道特征，分别进行卷积操作，使得不同特征的尺度大小一致，然后进行特征融合，形成多维度、多域表征的食品图像特征，同时包含图像不同语义细节，最后利用构建的解码头进行融合特征处理，使得特征尺度大小与输入图像保持一致；在此基础上利用结构相似损失函数，作用于离散小波注意力分支；使用交叉熵损失函数作用于残差通道注意力分支，构建联合损失函数，通过反向传播优化网络参数进而减少误差损失，预测与输入图像一致的具有精确细节的最优分割结果。

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