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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于边缘的开放词汇分割模型目标识别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：CN119251492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411242904.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于边缘的开放词汇分割模型目标识别方法是由李宇飞;田隆;王晗;陈文超;石昊南设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘的开放词汇分割模型目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘的开放词汇分割模型目标识别方法，包括：获取目标图像；初始化高斯白噪声作为目标的噪声轮廓掩码图；将目标图像和噪声轮廓掩码图输入开放词汇分割模型以执行以下操作：从目标图像和噪声轮廓掩码图中提取目标的多尺度特征；对噪声轮廓掩码图进行编码，得到编码特征；将多尺度特征作为条件特征与编码特征进行融合，得到融合特征；根据融合特征预测目标的去噪轮廓掩码图；根据去噪轮廓掩码图和多尺度特征，利用单个全连接层预测目标的分类和定位。本发明能够有效且快速的完成基于开放词汇分割模型的目标识别。

本发明授权一种基于边缘的开放词汇分割模型目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘的开放词汇分割模型目标识别方法，其特征在于，包括： 获取目标图像；所述目标图像中含有待识别的目标； 初始化高斯白噪声作为所述目标的噪声轮廓掩码图； 将所述目标图像和所述噪声轮廓掩码图输入至预先训练完成的开放词汇分割模型，以使所述开放词汇分割模型执行以下操作： 从所述目标图像和所述噪声轮廓掩码图中提取目标的多尺度特征；对所述噪声轮廓掩码图进行编码，得到编码特征；将所述多尺度特征作为条件特征与所述编码特征进行融合，得到融合特征；根据所述融合特征预测所述目标的去噪轮廓掩码图；根据所述去噪轮廓掩码图和所述多尺度特征，利用单个全连接层预测所述目标的分类和定位； 其中，在对所述开放词汇分割模型进行训练时，计算训练中的开放词汇分割模型的模型损失，根据所述模型损失调整开放词汇分割模型的网络参数，直至完成训练；所述模型损失综合了分割损失和分类定位损失；所述分割损失通过下式计算： ； 其中，表示分割损失，表示样本图像对应的掩码轮廓信息；表示样本图像对应的去噪轮廓掩码图；表示扩散模型在加噪过程中添加的噪声，表示扩散模型在去噪过程中去除的噪声；表示为随时间变化的失重率；为样本目标边缘损失，其计算公式为： ， ； 其中，，，表示样本图像对应的去噪轮廓掩码图中属于样本目标边缘的像素数量，表示样本图像对应的去噪轮廓掩码图中不属于样本目标边缘的像素数量，是平衡与的权重因子，是样本图像对应的掩码轮廓信息中，第个边缘的第个像素的真实像素值，为样本图像对应的去噪轮廓掩码图中，与位置对应的像素属于样本目标边缘的概率值。

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