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龙图腾网恭喜西北师范大学申请的专利一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像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：CN119006498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411438524.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像分割方法是由陈旺虎;李晓琴;罗逸华;陈戬设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，S1：数据预处理与优化；S2：特征提取：依次通过PatchEmbed2D和PMMLayer层深度提取图像特征，归一化操作后生成第一阶段特征图，以此类推，将第上一阶段生成的特征图经过上述操作生成下一阶段的特征图，最后生成了四个不同分辨率的图像；S3：特征融合；本发明具有图像分割精度显著提高、模型超轻量化的优势：编码器中引入PatchEmbed2D分块和PMMLayer均分通道数操作，实现特征的多样性与深度挖掘的同时大大减少模型的参数量与计算量；解码器中采用递归跨层级的特征融合策略，确保了高维语义信息与低维细节信息的全面交互；并行互补机制精准捕捉光伏组件图像的细微特征与差异，提升了分割精度，为后续光伏组件缺陷检测等应用提供了坚实保障。

本发明授权一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，其特征在于：具体步骤包括：S1：数据预处理与优化：S11：利用搭载双光谱相机的无人机进行低空高分辨率拍摄，同时捕获光伏阵列的红外和可见光图像；经过多次拍摄，共获得了红外与可见光图像各若干张，每张图像均具备640×512像素的分辨率；使用红外热成像进行分析；经过筛选，最终保留高质量的红外热成像图；S12：采用Labelme标注工具对红外图像进行手动标注获取准确的图像标签信息，将图像分为背景background和光伏阵列Pv两个类别，并采用PASCALVOC格式进行标注；S13：为消除图像中的噪声，采用两步滤波策略，首先应用双边滤波技术降低图像中的边缘模糊和细节损失，随后采用高斯滤波进一步平滑图像，去除剩余的随机噪声；S2：特征提取：针对分割模型计算与参数量大导致的应用开销问题，提出一种超轻量化编码器，在该编码器中首先输入H×W×3的图像，通过PatchEmbed2D提取图像特征，然后通过由两个ParallelMulti-MambaLayer块串行组成的block改变图像的通道数后进行一次归一化操作生成第一阶段特征图，以此类推，将上一阶段生成的特征图经过上述操作生成下一阶段的特征图，最后生成了四个不同分辨率的图像；S3：特征融合：采用多尺度交叉特征融合的解码器，从多个尺度层面通过横向交叉连接的方式高效地恢复图像的分辨率；首先，将编码器在四个不同阶段产生的不同分辨率的特征和后处理后的特征作为输入；采用递归且跨层级的策略，通过多次迭代的上采样与跳跃连接机制，高层级的丰富语义信息被直接传递至更低层级，与后续阶段的特征进行深度且细致的融合并转换为最终的分割掩码；通过分类和分割模块cls_seg生成高分辨率的分割图；S4：图像后处理：通过形态学处理来消除微小噪声并填补目标区域缺陷；通过边缘平滑技术以平滑分割边界，减少锯齿现象，通过区域优化策略合并邻近或细分过大区域来精确描绘物体轮廓；以及通过阈值的微调进一步提高分割的准确率。

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