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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于提示学习的小样本缺陷分割方法及系统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：CN119180825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411032393.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于提示学习的小样本缺陷分割方法及系统是由房体育;宋然;张伟;张林;魏致远设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提示学习的小样本缺陷分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于提示学习的小样本缺陷分割方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括，获取待测缺陷图像，已知缺陷图像以及已知缺陷图像的缺陷掩码图；分别提取待测缺陷图像和已知缺陷图像的多维度特征；根据待测缺陷图像和已知缺陷图像的多维度特征，获取待测缺陷图像和已知缺陷图像的全局相似特征和局部相似特征，合并全局相似特征和局部相似特征，得到聚合相似度特征；基于聚合相似度特征，分别提取稠密提示向量和稀疏提示向量；将稠密提示向量和稀疏提示向量以及待测缺陷图像的多维度特征输入掩膜解码器，得到待测缺陷图像的缺陷分割结果。本发明能够提高小样本缺陷分割的精度。

本发明授权基于提示学习的小样本缺陷分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于提示学习的小样本缺陷分割方法，其特征在于，包括：获取待测缺陷图像，已知缺陷图像以及已知缺陷图像的缺陷掩码图；分别提取待测缺陷图像和已知缺陷图像的多维度特征；根据待测缺陷图像和已知缺陷图像的多维度特征，获取待测缺陷图像和已知缺陷图像的全局相似特征和局部相似特征，合并全局相似特征和局部相似特征，得到聚合相似度特征；基于聚合相似度特征，分别提取稠密提示向量和稀疏提示向量；稠密提示向量的获取过程包括：通过单卷积操作对聚合相似度特征进行升维；通过自注意力操作关联特征上下文信息；通过单卷积操作降维得到稠密提示向量；稀疏提示向量的获取过程包括：将待测缺陷图像的多维度特征与随机生成的可学习的特征向量进行交叉注意力操作，生成初步特征向量；将初步特征向量分别与全局相似特征和局部相似特征进行交叉注意力操作，得到第一特征向量和第二特征向量；融合第一特征向量和第二特征向量，得到稀疏提示向量；将稠密提示向量和稀疏提示向量以及待测缺陷图像的多维度特征输入掩膜解码器，得到待测缺陷图像的缺陷分割结果。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。