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龙图腾网恭喜合肥市正茂科技有限公司申请的专利边界增强网络图像语义分割方法、系统、设备和介质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：CN120014278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510360727.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权边界增强网络图像语义分割方法、系统、设备和介质是由何志强;刘安山;周鹏鹏;李达;王力杨;张由诚;张秀设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本边界增强网络图像语义分割方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种边界增强网络图像语义分割方法、系统、设备和介质。方法包括：获取待分割的目标图像；将目标图像输入至图像分割模型的骨干网络，从目标图像中提取多种不同尺度的目标特征；选择至少三种尺度的目标特征，针对选择的每一种尺度的目标特征：将目标特征输入至图像分割模型的渐进语义识别网络，基于不同膨胀率的空洞卷积对目标特征进行多尺度特征增强，得到该尺度的目标特征对应的空洞卷积特征；将各个尺度的空洞卷积特征输入至图像分割模型的边界增强网络，对各个空洞卷积特征进行多尺度特征聚合，生成目标掩码；基于目标掩码对目标图像中的目标物体进行分割。本发明提升了图像分割的准确度。

本发明授权边界增强网络图像语义分割方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种边界增强网络图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分割的目标图像； 将所述目标图像输入至图像分割模型的骨干网络，从所述目标图像中提取多种不同尺度的目标特征；其中，所述骨干网络为卷积神经网络； 选择至少三种尺度的目标特征，针对选择的每一种尺度的目标特征：将目标特征输入至所述图像分割模型的渐进语义识别网络，基于不同膨胀率的空洞卷积对目标特征进行多尺度特征增强，得到该尺度的目标特征对应的空洞卷积特征；其中，所述渐进语义识别网络为多尺度特征学习网络； 将各个尺度的空洞卷积特征输入至所述图像分割模型的边界增强网络，对各个空洞卷积特征进行多尺度特征聚合，生成目标掩码；其中，所述边界增强网络为全局上下文建模网络； 基于所述目标掩码对所述目标图像中的目标物体进行分割； 其中，所述将目标特征输入至所述图像分割模型的渐进语义识别网络，基于不同膨胀率的空洞卷积对目标特征进行多尺度特征增强，得到该尺度的目标特征对应的空洞卷积特征，包括： 将所述目标特征输入至所述渐进语义识别网络，基于第一空洞卷积对所述目标特征进行处理，生成第一视觉特征； 将所述第一视觉特征和所述目标特征进行融合，生成第一融合特征； 基于第二空洞卷积对所述第一融合特征进行处理，生成第二视觉特征，并将所述第二视觉特征与所述目标特征进行融合，得到第二融合特征；其中，所述第二空洞卷积的膨胀率小于所述第一空洞卷积的膨胀率； 基于第三空洞卷积对所述第二融合特征进行处理，生成第三视觉特征，并将所述第三视觉特征与所述第二融合特征进行融合，得到空洞卷积特征；其中，所述第三空洞卷积的膨胀率小于所述第二空洞卷积的膨胀率。

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