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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利一种语义分割图的获取方法、装置、设备及可读存储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：CN116563547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310532699.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种语义分割图的获取方法、装置、设备及可读存储介质是由赵秋泉;李建元;孙晓波;金佳佳设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义分割图的获取方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种语义分割图的获取方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取样本图像集；构建初始语义分割网络结构，所述初始语义分割网络结构包括图像输入、教师网络分支、学生网络分支和总损失函数；利用所述样本图像集对初始语义分割网络结构进行训练，得到语义分割网络模型；利用所述语义分割网络模型对待处理图像进行语义分割，得到所述待处理图像对应的语义分割图。本发明架构了一种双分支的深度语义分割网络，该网络能够进行端到端的训练，其中，教师网络分支可以将每一张图斑的超像素语义一致性知识提供给学生网络分支，以弥补多次下采样造成的分辨率损失，从而提升图像语义分割的泛化精度。

本发明授权一种语义分割图的获取方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语义分割图的获取方法，其特征在于，包括： 获取样本图像集； 构建初始语义分割网络结构，所述初始语义分割网络结构包括图像输入、教师网络分支、学生网络分支和总损失函数； 利用所述样本图像集对初始语义分割网络结构进行训练，得到语义分割网络模型，包括：训练过程：将训练图像集中的图像随机混洗并划分为m个批次，对于每个批次的图像，通过所述初始语义分割网络结构进行前向传播，计算出总损失值，同时进行梯度反向传播，更新网络参数，所述m为正整数；不断重复所述训练过程，直到所述总损失值收敛，得到所述语义分割网络模型； 利用所述语义分割网络模型对待处理图像进行语义分割，得到所述待处理图像对应的语义分割图，包括：在训练过程中，针对每张样本图像，将所述样本图像进行预处理，得到预处理图像；将所述预处理图像分别输入教师网络分支、学生网络分支，在学生网络分支中，经过一个全卷积深度语义分割网络，输出语义分割概率图，所述语义分割概率图表示的是每个像素的类别概率分布；在教师网络分支中，经过一个训练好的超像素下采样模型分支，输出超像素下采样关联矩阵，该关联矩阵描述的是像素与超像素之间的关联关系，再根据所述概率图和所述关联矩阵计算超像素级的类别概率分布；根据所述语义分割概率图计算第一损失函数值，根据所述语义分割概率图和所述超像素级的类别概率分布联合计算第二损失函数值，根据所述第一损失函数值、所述第二损失函数值及其各自对应的权重，计算总损失值。

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