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申请/专利权人：杭州声贝软件技术有限公司
摘要：本发明提出了一种夜间场景道路水体分割方法、装置及可读存储介质，通过引入基于Transformer的深度学习框架，对图像进行Retinex视觉模型建模，设计了一种新型的端到端的网络结构。该网络不仅考虑了图像的全局信息，还通过创新设计的基于光照引导的注意力模块，挖掘光照分量与积水面具有的光照反射性质之间的隐式特征，克服了夜间低光照条件下积水识别的难题。相比现有的图像分割技术，本方法能够有效提升夜间道路积水区域的识别精度和分割效果。
主权项：1.夜间场景道路水体分割方法，其特征在于，包括以下步骤：a获取夜间道路积水图像，并进行预处理操作；b将预处理后的图像输入到基于Retinex分解的模型中，该模型包括语义导向的解纠缠模块、四层结构的SwinTransformer特征提取模块和三层结构的光照信息引导的解码器；其中，所述语义导向的解纠缠模块具体包括光照交互特征提取层、特征嵌入层及视网膜皮层Retinex表示层，每层负责特定的图像特征处理任务；所述光照信息引导的解码器通过应用光照注意力块，动态生成注意力掩码，指导分割决策，增强对光照变化的适应性；所述光照交互特征提取层将预处理的夜间道路积水图像提取为光照交互特征；所述特征嵌入层将光照交互特征转换为反射图嵌入和照度图嵌入；所述视网膜皮层Retinex表示层的输入来自光照交互特征的低纬度特征和特征嵌入层的反射图嵌入、照度图嵌入，输出是符合视网膜皮层理论retinex的反射图和照度图；c在所述语义导向的解纠缠模块中，分离图像为符合视网膜皮层理论的反射图和照度图，同时提取光照交互特征；d利用反射图和照度图进行再次输入到所述语义导向的解纠缠模块中进行解纠缠处理，获得更新后的反射图、照度图及光照交互特征，用于计算损失函数；e将更新后的反射图输入到SwinTransformer特征提取模块提取高级特征；f将提取的高级特征与光照交互特征合并后，通过光照信息引导的解码器生成分割预测图；g通过计算并优化分割损失、解纠缠损失、视网膜皮层图像重建损失及照明平滑重建损失，完成模型训练；h将待分割的夜间道路积水图像输入到训练完成的模型中，得到分割结果。
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