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！

龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于MUCL框架的车漆缺陷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：CN116630616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310470514.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于MUCL框架的车漆缺陷分割方法是由李露;朱永烁;杨逸啸;吕鹏飞;卢敬远;周付根设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MUCL框架的车漆缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于MUCL框架的车漆缺陷分割方法，包括：获取目标车漆图像；将目标车漆图像输入至训练好的车漆缺陷分割模型中，输出目标车漆图像对应的车漆缺陷分割图像；车漆缺陷分割模型采用MobileUnetConvLSTM框架，且包括编码器和解码器。该方法可以有效完成车漆缺陷分割任务。

本发明授权基于MUCL框架的车漆缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.基于MUCL框架的车漆缺陷分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标车漆图像； 将所述目标车漆图像输入至训练好的车漆缺陷分割模型中，输出所述目标车漆图像对应的车漆缺陷分割图像； 所述车漆缺陷分割模型采用MobileUnetConvLSTM框架，且包括编码器和解码器； 所述车漆缺陷分割模型的训练过程如下： 步骤一、获取大量带有分割标注的车漆缺陷图像，作为有监督训练数据集；获取大量无标注的车漆缺陷图像作为弱监督训练数据集；分别对所述有监督训练数据集和所述弱监督训练数据集进行预处理； 步骤二、对预处理后的有监督训练数据集和弱监督训练数据集进行数据增强处理； 步骤三、设置MobileUnetConvLSTM框架：所述MobileUnetConvLSTM框架包括编码器和解码器；所述编码器采用MobilenetV3-large骨干网络；所述解码器采用ConvLSTM模块作为特征融合网络，并在所述特征融合网络后采用scSE注意力机制； 步骤四、通过所述MobileUnetConvLSTM框架对数据增强处理后的有监督训练数据集进行一轮训练，生成初始模型； 步骤五、将数据增强处理后的弱监督训练数据集输入至所述初始模型中，输出带有缺陷的掩膜图像，并将所述掩膜图像作为伪标注； 步骤六、将所述伪标注作为数据增强处理后的弱监督训练数据集的标注，输入至所述MobileUnetConvLSTM框架中进行新一轮训练，实现更新模型； 步骤七、重复步骤五至步骤六，直到算法收敛。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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。