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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的图像分割方法、装置、计算机设备及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：CN116433913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310499599.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于人工智能的图像分割方法、装置、计算机设备及介质是由张旭龙;王健宗;程宁;赵嘉豪设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的图像分割方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的图像分割方法、装置、计算机设备及介质。该方法将待处理图像和参考图像分别输入卷积模型，得到第一图像特征和第二图像特征，将第一图像特征和第二图像特征输入关联模型中，得到特征关联矩阵，将特征关联矩阵和标签图像相乘，得到聚合特征，将聚合特征输入分割器中，得到图像分割结果，通过少量的参考图像及其标签作为参考信息，可以辅助大量的无标签待处理图像进行图像分割，降低了图像的标注成本，在待处理图像中存在未知的分割类别时，根据特征关联信息能够提供该分割类别与现有分割类别的特征差异信息，进而在图像分割过程中准确地将未知分割类别识别出来，提高了图像分割的准确率。

本发明授权基于人工智能的图像分割方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的图像分割方法，其特征在于，所述图像分割方法包括： 将获取的待处理图像输入训练好的卷积模型中进行特征提取，得到第一图像特征； 获取参考图像，将所述参考图像输入所述训练好的卷积模型中进行特征提取，得到第二图像特征，将所述第二图像特征输入训练好的分割器中进行图像分割，确定图像分割结果为标签图像，所述标签图像中所有像素点的像素值取值与所述参考图像的像素点类别相同，同一像素点类别的像素点在所述标签图像中的像素值相同； 将所述第一图像特征和所述第二图像特征输入训练好的关联模型进行特征相关性计算，计算得到所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征关联矩阵； 将所述特征关联矩阵和所述标签图像相乘，确定相乘结果为聚合特征，将所述聚合特征输入所述训练好的分割器中进行像素点类别分割，得到所述待处理图像对应的图像分割结果； 所述将所述参考图像输入所述训练好的卷积模型中进行特征提取，得到第二图像特征，包括： 通过训练好的变分自编码器对所述参考图像进行重构，得到N个重构图像，并获取每个重构图像对应的标签图像，N为大于零的整数，其中，所述训练好的变分自编码器包括训练好的变分编码器和训练好的变分解码器，将所述参考图像输入所述训练好的变分编码器中，得到隐层特征，对所述隐层特征进行高斯采样处理，得到高斯采样处理结果，将所述高斯采样处理结果输入所述训练好的变分解码器中输出重构图像； 将所述参考图像和所述N个重构图像分别输入所述训练好的卷积模型中进行特征提取，得到N+1个第二图像特征； 所述将所述第一图像特征和所述第二图像特征输入训练好的关联模型进行特征相关性计算，计算得到所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征关联矩阵，将所述特征关联矩阵和所述标签图像相乘，确定相乘结果为聚合特征包括： 将所述第一图像特征分别和所述N+1个第二图像特征输入所述训练好的关联模型，得到N+1个特征关联矩阵； 将所述N+1个特征关联矩阵分别与其对应的标签图像相乘，得到N+1个聚合特征； 所述将所述聚合特征输入训练好的分割器中进行像素点类别分割，得到所述待处理图像对应的图像分割结果包括： 对所述N+1个聚合特征进行均值计算，得到均值特征； 将所述均值特征输入所述训练好的分割器中进行像素点类别分割，得到所述待处理图像对应的图像分割结果。

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