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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于YOLOv8实例分割框架的河凌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：CN120182609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510659827.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法是由张秀伟;李昊轩;魏辰旭;冉令燕;陈亮;周昊昊;吴文聪;于雷;张艳宁设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，特别涉及一种基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法，包括：将待分割河凌图像输入至特征编码器中进行层级式特征提取，得到三种不同尺度的特征；将三种不同尺度的特征分别输入至通道注意力网络中的三个通道注意力模块中进行自适应校准与融合，得到三种不同尺度的融合特征；将三种不同尺度的融合特征分别输入至三个不同的检测头中，得到各实例的边界框检测结果；将三种不同尺度的融合特征输入至分割头中，得到全图分割结果；由输出网络对边界框检测结果进行极大值抑制以得到最终边界框，基于最终边界框对全图分割结果进行裁剪，得到最终分割结果。该方法实现了河凌语义分割的速度和精度的有效平衡。

本发明授权基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法，其特征在于，包括： 将待分割河凌图像输入至特征编码器中进行层级式特征提取，特征编码器中包含多个复合卷积模块的序列化组合，最终得到三种不同尺度的特征； 将三种不同尺度的特征作为原始特征，分别输入至通道注意力网络中的三个独立的通道注意力模块中，每一个通道注意力模块均由并行的两个分支组成，两个分支分别为平均池化分支和最大池化分支，平均池化分支用于对输入特征进行自适应平均池化以提取通道特征，再通过两个KAN线性层进行非线性映射，最大池化分支用于对输入特征进行自适应最大池化以提取通道特征，再通过两个KAN线性层进行非线性映射，两个分支的输出在相加后通过Sigmoid激活函数层激活，再与对应的原始特征相乘以实现自适应校准与融合，最终得到三种不同尺度的融合特征； 将三种不同尺度的融合特征分别输入至三个不同的检测头中来检测实例的边界框与类别，得到各实例的边界框检测结果和分类结果； 将三种不同尺度的融合特征输入至分割头中，分割头先根据尺度最大的融合特征生成原型分割结果，再根据三种不同尺度的融合特征生成各通道的分割结果，最终将原型分割结果和各通道的分割结果连接在一起，得到全图分割结果； 由输出网络对边界框检测结果进行极大值抑制以得到最终边界框，再基于最终边界框对全图分割结果进行裁剪，得到各实例的最终分割结果。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。