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龙图腾网获悉黑龙江科技大学申请的专利一种基于多模态小样本学习的场景分割方法及系统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：CN120673065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510825584.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多模态小样本学习的场景分割方法及系统是由陈奕晖;朱鑫铭;司健男设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态小样本学习的场景分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态小样本学习的场景分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括步骤：获取自动驾驶视频流，提取视频流中的图像帧；利用数据集对场景分割模型进行训练和测试，得到训练后的场景分割模型，其中，利用轻量级骨干网络对数据集进行语义特征提取，之后利用场景分割模型对语义特征提取后的图像帧进行双轴自注意力特征提取和信息校正处理，最后将校正后的多源特征进行融合，得到预测输出图；利用训练后的场景分割模型对待分割的实时视频流进行场景分割处理。本发明能够在保障模型轻量化的同时有效增强了对复杂场景下语义信息的理解能力，显著提升了小样本条件下的分割精度和泛化能力。

本发明授权一种基于多模态小样本学习的场景分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态小样本学习的场景分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取自动驾驶视频流，提取视频流中的图像帧，并对图像帧进行数据扩充处理，得到数据集；所述提取视频流中的图像帧，并对图像帧进行数据扩充处理的具体步骤为： 按照固定帧率从不同驾驶场景的视频流中提取图像帧，并对图像帧进行标注； 对图像帧进行多策略联合的数据增强处理； 对增强后的图像帧进行归一化处理，得到数据集，具体为：对自动驾驶场景中的图像数据进行多策略联合的数据增强操作，包括随机裁剪、镜像翻转、颜色扰动、模糊、噪声叠加； 对图像帧进行模糊处理，调用高斯滤波器在图像矩阵上执行卷积操作，平滑图像边缘并降低细节纹理强度；对应的标注图保持不变，以保证语义对齐； 在图像中叠加人工噪声，以设定的概率向部分像素添加高斯噪声或椒盐噪声，通过对图像像素值的随机扰动模拟感知异常或传感器干扰； 以上两种增强方式在每次训练迭代时自动组合调用，实现数据的交叉增强，依据预设策略决定模糊核尺寸与噪声强度范围，每轮加载图像时都随机生成不同版本的扰动图像； 将数据集划分为训练集和测试集； 利用数据集对场景分割模型进行训练和测试，得到训练后的场景分割模型，其中，利用轻量级骨干网络对数据集进行语义特征提取，之后利用场景分割模型对语义特征提取后的图像帧进行双轴自注意力特征提取和信息校正处理，最后将校正后的多源特征进行融合，得到预测输出图； 利用训练后的场景分割模型对待分割的实时视频流进行场景分割处理。

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