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龙图腾网获悉衡阳师范学院申请的专利基于自适应候选策略的伪装物体语义分割方法及装置、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：CN121458978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511594862.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于自适应候选策略的伪装物体语义分割方法及装置、介质是由焦铬;王芳艳;万晓青;陈纪友;钟振鹏;乐国文设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应候选策略的伪装物体语义分割方法及装置、介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于自适应候选策略的伪装物体语义分割方法及装置、介质，本公开的技术方案通过粗特征提取器和分类器获取到待分割图像的类别编码，实现了传递语义类别信息，增强后续分割任务的语义感知能力；通过目标检测器以及自适应候选策略进行伪装物体的初始预测，并生成最优的目标注意框，为核心分割任务提供鲁棒的空间引导；将类别编码和目标注意框相结合，通过多引导特征融合模块和多任务感知解码器对多源信息进行融合与重构，输出精确的分割结果。

本发明授权基于自适应候选策略的伪装物体语义分割方法及装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应候选策略的伪装物体语义分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像； 利用粗特征提取器对所述待分割图像进行多尺度特征提取，得到多个不同尺度的分类特征图，以及利用分类器对所述多个不同尺度的分类特征图进行聚类，得到待分割图像的类别编码； 利用目标检测器对所述待分割图像进行编码和定位特征提取，得到多个不同尺度的定位特征图，以及利用自适应候选策略对所述多个不同尺度的定位特征图进行动态解析，确定伪装物体对应的候选目标框以及目标注意框； 基于目标注意框对所述待分割图像进行剪裁，得到剪裁图像块，并对剪裁图像块进行多倍率放大，得到一组多尺度感知注意力区域图像块； 将所述类别编码和所述多尺度感知注意力区域图像块输入骨干网络，所述骨干网络对输入信息进行多尺度语义特征提取，得到多个不同尺度的语义特征图；利用多引导特征融合模块对所述多个不同尺度的语义特征图进行特征融合和特征重构，得到伪装物体的多个不同尺度的细粒度特征表达；利用多任务感知解码器对所述多个不同尺度的细粒度特征表达进行分组特征交互以及逐步融合，并基于融合结果确定伪装物体的分割结果; 所述多引导特征融合模块包括特征对齐与交互子模块和特征重构与增强子模块； 所述特征对齐与交互子模块包括特征预处理分支、空间对齐分支和多头注意力分支； 所述特征预处理分支用于对多个不同尺度的语义特征图分别进行归一化操作，并施加卷积核为预设大小的卷积运算，以实现特征分布的一致化和冗余信息的抑制； 所述空间对齐分支用于通过三个并行最大池化层与全局平均池化层对特征预处理分支输出的特征进行处理，生成不同尺度的空间描述信息；以及利用依次通过卷积层、归一化层和ReLU激活函数对不同尺度的空间描述信息进行处理，实现空间分辨率自适应调整及尺度特征对齐； 所述多头注意力分支用于利用多头自注意力机制对空间对齐分支输出的特征进行处理，以捕获长程依赖关系和跨尺度特征交互信息，结合归一化层和跳跃连接得到特征增强的稳定特征表示； 所述特征重构与增强子模块包括多感受野卷积分支和门控激活分支； 所述多感受野卷积分支用于通过三个不同卷积核的深度卷积层对所述稳定特征表示进行处理，以得到全局与局部语义信息联合特征表示； 所述门控激活分支用于通过卷积、归一化层、GeLU激活及拼接操作对所述全局与局部语义信息联合特征表示进行处理，以实现对特征通道与空间位置重要性进行动态调控以及融合过程中的信息增强与噪声抑制，得到伪装物体的多个不同尺度的细粒度特征表达。

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