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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司超高压分公司;中国科学技术大学先进技术研究院申请的专利基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习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：CN115861882B 。

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：202211529638.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法是由董翔宇;石永建;樊培培;李腾;朱涛;廖军;张俊杰;赵梦露;李奇;周正;高源;谢佳;黄杰;郭振宇;张学友;魏南;马欢;王子磊;张晗设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法，属于视频的语义分割技术领域。该方法包括：预设源域标注好的训练数据集、目标域的训练集以及目标域的测试集；构建用于对源域视频进行语义分割的语义分割模型，语义分割模型包括SegNet网络、FlowNet网络以及SFM网络，且SegNet网络用于提取输入的源域视频的语义分割信息，FlowNet网络用于提取输入的源域视频的光流标签；SFM网络用于在光流标签的监督下，从语义分割信息提取出最终的语义分割信息；采用训练数据集训练FlowNet网络，以使得FlowNet网络能够从输入的源域视频中提取光流标签；采用训练好的FlowNet网络和训练数据集训练SFM网络；采用目训练数据集、训练集、训练好的FlowNet网络和SFM网络训练SegNet网络。

本发明授权基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法，其特征在于，所述语义分割学习方法包括： 预设源域标注好的训练数据集、目标域的训练集以及目标域的测试集； 构建用于对源域视频进行语义分割的语义分割模型，其中，所述语义分割模型包括SegNet网络、FlowNet网络以及SFM网络，且所述SegNet网络用于提取输入的源域视频的语义分割信息，所述FlowNet网络用于提取输入的源域视频的光流标签；所述SFM网络用于在所述光流标签的监督下，从所述语义分割信息提取出最终的语义分割信息； 采用所述训练数据集训练所述FlowNet网络，以使得所述FlowNet网络能够从输入的源域视频中提取光流标签； 采用训练好的所述FlowNet网络和训练数据集训练SFM网络； 采用所述目标域的训练数据集、训练集、训练好的所述FlowNet网络和所述SFM网络训练SegNet网络，以得到训练完成的语义分割模型； 用于训练所述SFM网络的损失函数为公式1， ，1 其中，为所述损失函数，为全图光流，为源域，和分别表示光流的水平分量和竖直分量，为像素总数； 用于训练所述SFM网络的一致性约束为公式2， ，2 其中，为光流一致性损失函数； 用于训练所述SegNet网络的损失函数包括公式3， ，3 其中，为所述损失函数，为交叉熵损失，为像素点对应的个类别，为像素总数，为像素点的标注，为像素点的集合； 用于训练所述SegNet网络的损失函数包括公式4， ，4 其中，为所述损失函数，为权重值。

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国网安徽省电力有限公司超高压分公司;中国科学技术大学先进技术研究院，其通讯地址为：231131 安徽省合肥市包河区桐城南路397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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