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龙图腾网获悉江苏智能无人装备产业创新中心有限公司申请的专利一种语义分割方法、系统、设备及介质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：CN117237945B 。

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：202311043587.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种语义分割方法、系统、设备及介质是由范丽丽;周宇;孟宗霖;曹东璞;刘翼;范晶晶;孟祥林;李云杰设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语义分割方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：将输入图像分别输入至ResNet50主编码器以及基于细节结构保持算法和空间特征增强算法的swin‑transformer辅助编码器进行特征提取；通过位置感知注意力模块将提取的特征进行特征融合处理，并将融合后的特征通过U形结构进行上采样得到分割结果；本发明能够基于细节结构保持算法以及空间特征增强算法，在编码阶段收集不同空间维度的上下文信息，缓解语歧义，基于位置感知注意力机制，实现全局信息和局部信息的有效结合，符合遥感图像的认知方式，全方面提高了语义分割的精准性。

本发明授权一种语义分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 特征提取步骤：将输入图像分别输入至ResNet50主编码器以及基于细节结构保持算法和空间特征增强算法的swin-transformer辅助编码器进行特征提取； 特征融合步骤：通过位置感知注意力模块将提取的特征进行特征融合处理，并将融合后的特征通过U形结构进行上采样得到分割结果； 所述输入图像在所述swin-transformer辅助编码器中的特征提取步骤，包括：将所述输入图像送入所述swin-transformer辅助编码器中进行四个阶段的特征提取；所述swin-transformer辅助编码器的特征提取过程中，对patches进行降采样时，首先通过所述细节结构保持算法进行第一特征增强处理，然后通过所述空间特征增强算法进行第二特征增强处理；所述swin-transformer辅助编码器的输出尺寸为，其中，为所述swin-transformer辅助编码器的输出尺寸，R为输入图像，H表示输入图像R的长度，W表示输入图像R的宽度，；n=1，2，3，4； 所述细节结构保持算法，包括：将向量重塑为特征图；将重塑的特征图分别放入的扩张卷积和的卷积层中，得到第一结果和第二结果；将所述第一结果和所述第二结果通过GELU激活函数相加；将相加的结果使用残差链接与原特征图相结合，并重塑为向量形式；所述细节结构保持算法的数学表达式为：+x； 所述空间特征增强算法，包括：采用条带状卷积在两个空间维度上基于池化操作收集远程上下文信息；进行卷积操作，并将两个维度的特征进行相加； 所述空间特征增强算法的数学表达式为；；其中：将重塑成，h=H2n-1，w=W2n-1；i，j，分别为垂直方向以及水平方向上的指标，0=ih，0=jw；，为卷积核3，1，步长为1，补零为1，0的卷积；为卷积核1，3，步长为1，补零为0，1的卷积；f，为上采样操作；φ为带有Relu激活函数的1x1卷积操作； 所述特征融合处理，包括：按照特征融合公式进行基于位置感知注意力机制的特征融合处理； 所述特征融合公式，包括：；Residual[,,]；其中：为注意力机制；，为矩阵乘法；，为3x3的卷积；，为主编码器特征提取阶段的输出；，为辅助编码器特征提取阶段的输出；，为最终生成的特征。

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