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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于双分支特征融合的语义分割方法、装置、设备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：CN116229056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211623747.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于双分支特征融合的语义分割方法、装置、设备是由周书仁;晏周荃;朱俣键设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支特征融合的语义分割方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本申请涉及基于双分支特征融合的语义分割方法、装置、设备。所述方法包括：本专利提出了一个双通道的语义分割网络，网络分为两个分支‑细节分支和语义分支，其中细节分支利用边缘特征来强化语义信息，语义分支提取高级特征，从而解决忽略对象边界和小对象周围的详细信息问题。空间金字塔模块嵌入在语义分支的末端，以捕获多尺度特征，进一步提升高维特征的语义信息提取能力。值得注意的是，我们研究了特征融合模块的方式，用于融合高级语义和细节信息，以增强特征表示。此外，融合模块采用了注意机制用于处理来自两个分支的特征映射，以建立空间维度和通道维度的上下文依赖，这可以帮助网络关注更有意义的特征。

本发明授权基于双分支特征融合的语义分割方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.基于双分支特征融合的语义分割方法、装置、设备，其特征包括以下方法： 获取高分辨率的图像，以及对图像进行标注，得到训练、验证、测试样本； 构建网络框架，该网络由细节分支和语义分支两部分组成，将给定图像输入到骨干网络中提取语义特征，首先我们先将输入图像的尺寸减小16倍； 将骨干网络中提取特征经过空洞空间卷积池化金字塔，由1个1×1卷积核三个扩张率依次为3、6、12的3×3空洞卷积组成； 使用1×1卷积减少通道数，后再接一个BN，ReLU激活函数和Dropout；使用双线性插值对其进行4倍上采样，得到语义分支的特征图； 细节分支从输入图片中提取的纹理信息来获得细节边缘特征，目的是提取空间细节信息，再利用边缘特征来强化语义信息，细节分支作为语义分支的补充，会与语义特征图相加来补充细节特征； 融合模块FFM用于融合高级语义和细节信息，本文在底层特征中引入语义信息，在高层特征中引入细节信息，使后续融合更有效，以增强特征表示； 将融合得到的特征图部分，插入细节头以生成二分类细节标签，然后利用二分类细节标签作为细节特征图的引导，引导底层学习空间细节特征；最后在特征图部分依次经过1×1卷积将通道数减小，后再接一个BN，ReLU激活函数； 对融合模块和语义分支的特征图进行合并；然后输入到解码器当中，也就是经过3×3卷积，BN，ReLU，Dropout；上采样4倍得到最终的结果； 用Binarycrossentropy和DiceLoss、FocalLoss、CELoss来联合优化细节学习； 网络进行训练，得到训练好的基于双分支特征融合的语义分割的算法模型；获取待测试图像，并将待测试图像输入到训练好的分割模型中，得到该图像的预测结果。

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