发明专利已授权

基于上下文优化与时间递归的视频显著性预测方法

Name: 基于上下文优化与时间递归的视频显著性预测方法
Brand: 石家庄铁道大学
SKU: 202311126117X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311126117.X 📄 发布日：2026/06/11

著录项目信息

申请日

2023-09-03

公开号

CN117176967A

公开日

2023-12-05

申请人

石家庄铁道大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04N19_61

IPC 分类号

H04N19_61 , G06N3_0455 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

视频显著性预测人工智能算法计算机视觉视频处理视频显著性预测

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶环境感知, 媒体内容分析, 人机交互, 视频检索

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摘要

本发明公开了一种基于上下文优化与时间递归的视频显著性预测方法。所述方法包括如下步骤：获取待预测视频序列，输入到训练好的视频显著性预测网络中；采用Video swin transformer主干网络的编码器，提取显著性特征；通过上下文优化模块，增强该特征的感受野和表现能力；并进一步通过显著性传递机制来利用先前帧的显著性信息以促进当前帧的预测；将增强后的特征传入解码器中，进行求和与上采样，恢复至原始帧尺寸，便可得到最终的显著性图。所述方法结构简单有效，提高了视频显著性区域预测精度，在精度和推理时间上均有明显优势。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117176967A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

片段分割的视频浓缩方法

当前第 / 件

一种有效且轻量的多尺度行人重识别方法

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