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龙图腾网恭喜北京爱宾果科技有限公司申请的专利语义分割模型的训练方法、语义分割方法及装置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：CN119579904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510138150.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权语义分割模型的训练方法、语义分割方法及装置是由龙飞菲;吕远;张建忠设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义分割模型的训练方法、语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及语义分割模型的训练方法、语义分割方法及装置。包括获取包含树木的图像并预处理，构建图像集；基于U‑Net架构进行图像分割，U‑Net架构包括编码器、解码器、跳跃连接；基于Dice系数损失和加权交叉熵损失确定总损失函数优化图像背景和树木类别不平衡；通过Adam优化器结合梯度的一阶矩估计和二阶矩估计以在每个训练步骤中调整学习率，并结合余弦退火调度实现Adam优化器学习率衰减调整；基于配置的Adam优化器和余弦退火调度实现语义分割模型的训练，直至收敛得到语义分割模型。由此基于得到的语义分割模型能够便于后续于教育机器人中进行图像的分割处理应用。

本发明授权语义分割模型的训练方法、语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.语义分割模型的训练方法，包括如下步骤：获取包含树木的图像并预处理，构建图像集；基于U-Net架构进行图像分割，U-Net架构包括编码器、解码器、跳跃连接，其特征在于，引入空洞卷积感受野，捕捉不同尺度的树木结构，其中，空洞卷积的表达式为： ；其中，表示卷积结果在位置s的值，表示输入图像在位置s的值，表示卷积核的第i个权重，表示空洞率，表示卷积核的大小；基于Dice系数损失和加权交叉熵损失确定总损失函数优化图像背景和树木类别不平衡；通过Adam优化器结合梯度的一阶矩估计和二阶矩估计以在每个训练步骤中调整学习率，并结合余弦退火调度实现Adam优化器学习率衰减调整，其中，学习率衰减调整的表达式为： ；其中，表示当前步数的学习率，表示最大学习率阈值，表示最小学习率，表示训练的最大步数，通过得到学习率作为Adam优化器中学习率的衰减调整；基于配置的Adam优化器和余弦退火调度实现语义分割模型的训练，直至收敛得到语义分割模型；U-Net架构中，引入1x1卷积优化不同层次的特征融合，则有：设输入的图像为特征图，H和W分别表示高和宽，表示输入的通道数，输出为特征图，表示输出的通道数，则1x1卷积的计算公式为： ；其中，表示输入特征图在位置（i,j）和通道c上的值，表示卷积核的第c个通道上的权重，表示偏置顶；引入梯度噪声进行参数更新；梯度噪声根据如下关系式确定： ；其中，表示噪声比例因子，表示从均值为0，方差为的正态分布中抽取的噪声，表示噪声的标准差；噪声比例因子根据如下关系式进行确定： ；其中，表示当前步数的噪声比例因子，表示初始噪声强度。

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