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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于热感图像和可见光图像特征融合的场景语义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：CN116912485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310549430.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于热感图像和可见光图像特征融合的场景语义分割方法是由朱江;陈寒梅;张杰;许海霞;李赛斯;田淑娟;李艳春设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热感图像和可见光图像特征融合的场景语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于热感图像和可见光图像特征融合的场景语义分割方法，本发明方法将同一场景的可见光和热感图像成对输入到训练好的语义分割模型中得到图像中物体的分割结果，该分割模型包括：双分支主干特征提取网络Segfomer，用于对输入的数据进行全局特征的提取；辅助特征选择模块，用于对主干特征提取网络提取的层级特征进行两个模态之间相互补充特征信息；跨模态特征融合模块，进行模态间的特征进一步融合，得到一个丰富的语义信息特征；逐级特征融合解码器模块，实现解码器的精细化上采样；多损失监督模块，用于监督模型的学习。本发明能够有效地利用可见光图像和热感图像的特点，挖掘它们之间的互补特征，在保持模型较小参数量的同时，有效提高场景语义分割模型的分割精度和泛化能力。

本发明授权一种基于热感图像和可见光图像特征融合的场景语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热感图像和可见光图像特征融合的场景语义分割方法，其特征在于，热感图像和可见光图像输入到训练好的语义分割模型，得到图像中每一类目标的分割结果，所述基于热感图像和可见光图像特征融合的街景语义分割方法包括： 主干特征提取网络A，采用Segformer网络用于对输入的可见光图像提取不同层级的特征，其中，Segformer网络是层次化的Transformer编码器，包含了四层特征提取编码器，记为Layer，对应所提取的特征有四个层级，记为; 主干特征提取网络B，采用Segformer网络用于对输入的热感图像提取不同层级的特征，记为Layer，对应所提取的特征有四个层级，记为； 辅助特征选择模块，放置于主干特征提取网络A的每一层特征提取编码器之后，记为；放置于主干特征提取网络B的每一层特征提取编码器之后，记为；的输入为和，输出为的输入为，输出为；所述辅助特征选择模块包括拼接模块、通道注意力模块、空间注意力模块和辅助特征融合模块；所述拼接模块用于将输入特征Pmain和另一个输入特征Passist在通道维度上进行拼接处理，得到特征P1；特征P1并行输入到通道注意力模块和空间注意力模块分别得到两个特征输出P和P；将特征Pmain、P和P输入到辅助特征融合模块得到最后的输出特征 跨模态特征融合模块，一共有四个，记为，其输入为，输出为； 逐级特征融合解码器模块，一共有四层解码器，记为；的输入为，输出为；的输入是和，输出为； 多损失监督模块，监督前景分割预测、语义分割预测、轮廓分割预测用于实现定位、分割、细化边缘目标。

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