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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于跨帧实例关联的视频实例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：CN116152710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310083300.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于跨帧实例关联的视频实例分割方法是由刘盛;陈俊皓;陈瑞祥;郭炳男;张峰设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨帧实例关联的视频实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨帧实例关联的视频实例分割方法，将待分割视频帧序列输入到多尺度特征提取器提取到不同尺度的特征图，通过变压器编码器中提取到时空特征，然后通过像素解码器来得到融合后的时空特征，最后经过变压器解码器，得到最终的嵌入向量，将嵌入向量与高分辨率时空特征进行点积操作，获得实例分割结果。本发明通过面向时空特征的多尺度方法来学习动态实例的时空相关性并构建更稳定的跨帧实例关联，建立可靠的跨帧实例关联，提高了视频实例分割任务的精度，在两个流行的数据集上比最近的方法取得了领先的性能。

本发明授权一种基于跨帧实例关联的视频实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨帧实例关联的视频实例分割方法，其特征在于，所述基于跨帧实例关联的视频实例分割方法，包括： 构建并训练视频实例分割网络，所述视频实例分割网络包括多尺度特征提取器、变压器编码器、像素解码器和变压器解码器； 将待分割视频帧序列输入到多尺度特征提取器提取到不同尺度的特征图，按照尺度大小分别为特征图、、和； 将提取到的特征图、和输入至变压器编码器中提取到时空特征； 将特征图和时空特征输入到像素解码器，并将时空特征分离为与特征图尺度、和对应的特征、和，然后进行逐步上采样和交叉融合，得到融合后的时空特征和融合后的时空特征，以及融合后的时空特征； 将特征、和输入到变压器解码器，得到最终的嵌入向量； 将嵌入向量与时空特征进行点积操作，获得实例分割结果； 其中，所述将提取到的特征图、和输入至变压器编码器中提取到时空特征，包括： 将特征图、和进行位置编码，然后分别执行张量扁平化操作后输入可变形注意力模块，生成基本特征； 将特征图、和进行位置编码，然后输入到S2S注意力模块，生成基础时空特征，所述S2S注意力模块包括尺度内时间注意力模块和尺度间时空注意力模块，所述尺度内时间注意力模块采用了时间注意力机制，所述尺度间时空注意力模块采用可变形注意力机制； 融合两个相同维度的特征和，最后得到时空特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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