恭喜中山大学段凯获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于SAM图像分割模型的水体水位监测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:CN117372451B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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:202311219761.1,技术领域涉及:G06T7/11;该发明授权基于SAM图像分割模型的水体水位监测方法是由段凯;方晨琦;吕志朋;钟启瑞;袁亘宇;郑籽盈;陈菁设计研发完成,并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于SAM图像分割模型的水体水位监测方法在说明书摘要公布了:本发明涉及水文测验技术领域,尤其涉及一种基于SAM图像分割模型的水体水位监测方法,包括:对采集的水尺图像进行空间校正,得到水尺校正图像;以视觉自注意力机制为框架,建立用于水尺图像分割的SAM图像分割模型;获取水尺校正图像上的提示点信息,并将水尺校正图像和提示点信息输入SAM图像分割模型,得到水尺区域分割结果;建立掩码像素与实测水位之间的水位测量模型,并利用水位测量模型对水尺区域分割结果进行处理,得到测量水位值。本发明通过SAM图像分割模型实现水位的自动监测,解决了现有图像识别水位方法鲁棒性和适用性较差的问题,提高了水位监测的准确性和长期稳定性,降低了监测成本。
本发明授权基于SAM图像分割模型的水体水位监测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于SAM图像分割模型的水体水位监测方法,其特征在于,包括以下步骤:采集水尺图像,对所述水尺图像进行空间校正,得到水尺校正图像;以视觉自注意力机制为框架,建立用于水尺图像分割的SAM图像分割模型;获取所述水尺校正图像上的提示点信息,并将所述水尺校正图像和所述提示点信息输入所述SAM图像分割模型,得到水尺区域分割结果;建立掩码像素与实测水位之间的水位测量模型,并利用所述水位测量模型对所述水尺区域分割结果进行处理,得到测量水位值;所述SAM图像分割模型包括输入层、输出层以及依次连接在所述输入层与所述输出层之间的编码模块和掩码解码模块,所述编码模块包括与所述掩码解码模块均有连接的图像编码模块和提示点编码模块;所述图像编码模块包括图像重组向量编码模块、预设数量个图像自注意力机制模块以及两个第一卷积层;每个所述图像自注意力机制模块包括通过残差连接的归一化模块、多头自注意力机制层和第一多层感知器;所述掩码解码模块包括依次连接的第一解码层、第二解码层和特征输出层,其中,每个解码层包括图像交叉注意力机制以及依次连接的信息自注意力机制、信息交叉注意力机制和第二多层感知器,其中,所述图像交叉注意力机制与所述第二多层感知器、所述图像编码模块和信息自注意力机制均有连接,所述图像交叉注意力机制和所述第二多层感知器均与所述特征输出层连接;所述特征输出层包括顺序连接的融合交叉注意力机制层、第二卷积层和第三多层感知器;其中,所述将所述水尺校正图像和所述提示点信息输入训练好的SAM图像分割模型,得到水尺区域分割结果的步骤包括:通过所述图像编码模块对所述水尺校正图像进行重组编码,得到水尺图像特征;通过所述提示点编码模块对所述提示点信息进行叠加编码,生成叠加特征;采用两个解码层对所述水尺图像特征和所述叠加特征进行解码,得到解码输出特征;其中,所述解码输出特征包括水尺图像输出特征和叠加输出特征;以所述叠加输出特征为查询向量,将所述叠加输出特征与水尺图像输出特征经过所述融合交叉注意力机制层捕捉外部相关性,并通过所述第二卷积层进行转置卷积,得到最终的水尺图像特征;将掩码特征从所述叠加输出特征中分离出来,经第三多层感知器调整维度并与最终的水尺图像特征相乘,输出水尺区域分割结果;所述通过所述提示点编码模块对所述提示点信息进行叠加编码,生成叠加特征的步骤包括:获取可学习输出特征,并对所述提示点信息进行特征提取,得到提示点特征,将所述可学习输出特征叠加在所述提示点特征上,生成叠加特征;所述可学习输出特征包括交并比特征和掩码特征,交并比特征用于得到最终的水尺区域分割结果的交并比分数;所述水位测量模型为: 式中,S表示测量水位值;H表示水尺量程;k表示回归系数;ymin表示水尺区域分割结果中的有效掩码上边界纵坐标;ymax表示水尺区域分割结果中的有效掩码下边界纵坐标;所述采用两个解码层对所述水尺图像特征和所述叠加特征进行解码,得到解码输出特征,包括:在所述第一解码层中,利用所述信息自注意力机制捕捉所述叠加特征的内部相关性,得到叠加内部更新特征;以所述叠加内部更新特征为查询向量,通过信息交叉注意力机制捕捉所述叠加内部更新特征与所述水尺图像特征的外部相关性,并将信息交叉注意力机制输出的结果通过多层感知器进行特征变换,得到更新后的叠加特征;以所述水尺图像特征为查询向量,将所述水尺图像特征与所述更新后的叠加特征经过所述图像交叉注意力机制捕捉外部相关性,得到更新后的水尺图像特征;按照上述步骤,利用所述第二解码层对更新后的叠加特征和更新后的水尺图像特征进行二次解码,得到解码输出特征;提示点分为前景提示点和背景提示点,前景提示点为分割区域的代表点,标注了SAM图像分割模型重点应关注的区域,背景提示点标注了SAM图像分割模型应避免关注的区域。
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中山大学,其通讯地址为:510275 广东省广州市新港西路135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”。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。