一种基于RGB-D特征融合的场景语义分割方法及系统

本发明提供了一种基于RGB‑D特征融合的场景语义分割方法及系统，首先获取待分割场景的RGB图像和深度图像；然后将RGB图像和深度图像同时输入场景语义分割模型中，得到场景语义分割结果；其中，场景语义分割模型的编码器分别采用RGB分支和深度分支对所述RGB图像和深度图像处理，处理过程中采用RGB‑D特征融合网络进行RGB特征和深度特征的融合，得到多个低层融合特征和一个高层融合特征，以达到增强目标特征且抑制背景的目的；同时引入的特征细化网络和上下文特征处理网络可以降低语义信息损失，优化语义分割效果。

《一种基于RGB-D特征融合的场景语义分割方法及系统》是一发明专利，专利号为 2021111059210，当前法律状态为已下证，由山东师范大学提出申请，发明人为贾伟宽;闫兴超;侯素娟;郑元杰，申请日期为2021-09-22，公开（公告）日期为2025-06-27，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：场景语义分割，软件开发，图像处理，图像分割，深度图像，图像数据处理，边缘检测、人工智能、大数据、数据集、图像提取、图像语义表达、图像生成输出、美图、图像美化。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于RGB‑D特征融合的场景语义分割方法及系统，首先获取待分割场景的RGB图像和深度图像；然后将RGB图像和深度图像同时输入场景语义分割模型中，得到场景语义分割结果；其中，场景语义分割模型的编码器分别采用RGB分支和深度分支对所述RGB图像和深度图像处理，处理过程中采用RGB‑D特征融合网络进行RGB特征和深度特征的融合，得到多个低层融合特征和一个高层融合特征，以达到增强目标特征且抑制背景的目的；同时引入的特征细化网络和上下文特征处理网络可以降低语义信息损失，优化语义分割效果。

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