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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種用于裂縫圖像分割的網絡架構及其訓練方法和分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116542991B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310485486.1，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權一種用于裂縫圖像分割的網絡架構及其訓練方法和分割方法是由樊亞文;胡正開;黃諶子誼;孫陽;陳天煜設計研發完成，并于2023-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于裂縫圖像分割的網絡架構及其訓練方法和分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于裂縫圖像分割的網絡架構及其訓練方法和分割方法，屬于圖像分割技術領域；包括用于處理圖像的分割網絡模型以及對分割網絡模型進行訓練的損失函數模型；分割網絡模型包括編碼器、瓶頸層和解碼器，編碼器包括多個第一卷積塊和下采樣模塊；瓶頸層包括transformer模塊、條形池化模塊和第二卷積塊；解碼器包括上采樣模塊、注意力模塊和第三卷積塊，上采樣模塊對圖像進行上采樣，將圖像逐步恢復到原始尺寸；損失函數模型采用Dice和權重交叉熵混合損失函數。本發明通過設置動態權重來增強分割網絡模型對裂縫區域像素點的敏感程度，分割網絡模型趨于飽和時，對權重進行自適應動態調整，促進模型快速收斂，保證魯棒性的情況下提高模型分割精度。

本發明授權一種用于裂縫圖像分割的網絡架構及其訓練方法和分割方法在權利要求書中公布了：1.一種用于裂縫圖像分割的網絡架構，其特征在于：該網絡架構包括用于處理圖像的分割網絡模型以及對分割網絡模型進行訓練的損失函數模型； 所述分割網絡模型包括編碼器、瓶頸層和解碼器，編碼器包括多個第一卷積塊和下采樣模塊，下采樣模塊獲取不同分辨率的局部細節特征圖和低分辨率的局部高層語義特征圖； 所述瓶頸層包括transformer模塊、條形池化模塊和第二卷積塊，transformer模塊進行自注意力的計算，獲取全局語義信息，完成局部和全局特征的互補； 所述解碼器包括上采樣模塊、注意力模塊和第三卷積塊，上采樣模塊對圖像進行上采樣，補足損失的細節特征，將圖像逐步恢復到原始尺寸； 所述注意力模塊具體操作如下： 給定兩個輸入特征圖，一個來自編碼器的跳躍連接一個來自解碼器上采樣模塊兩個特征圖經過1×1卷積將通道下降為12，大小保持不變，分別為和再通過逐點相加操作得到在此之后，Xadd依次經過ReLU激活函數、1×1卷積塊和Sigmoid激活函數，生成空間注意力圖 其中，σr表示ReLU激活函數，注意力值在0-1之間，用Wsp來對編碼器跳躍連接特征圖進行加權，得到 所述損失函數模型采用Dice和權重交叉熵混合損失函數，以增強對裂縫區域像素點的敏感程度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。