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

📄 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。

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

同领域国内专利 · IPC: (H04N19_61)

H04N19_103 H04N19_105 H04N19_107 H04N19_109 H04N19_11 H04N19_117 H04N19_119 H04N19_12 H04N19_122 H04N19_124 H04N19_126 H04N19_13 H04N19_132 H04N19_134 H04N19_136 H04N19_137 H04N19_139 H04N19_14 H04N19_142 H04N19_146 H04N19_147 H04N19_149 H04N19_154 H04N19_159 H04N19_166 H04N19_167 H04N19_172 H04N19_176 H04N19_182 H04N19_184 H04N19_186 H04N19_19 H04N19_192 H04N19_196 H04N19_30 H04N19_34 H04N19_40 H04N19_42 H04N19_423 H04N19_433 H04N19_436 H04N19_44 H04N19_467 H04N19_50 H04N19_503 H04N19_51 H04N19_513 H04N19_53 H04N19_537 H04N19_567 H04N19_587 H04N19_59 H04N19_593 H04N19_597 H04N19_60 H04N19_61 H04N19_625 H04N19_63 H04N19_65 H04N19_70 H04N19_80 H04N19_82 H04N19_85 H04N19_86 H04N19_88 H04N19_89 H04N19_895 H04N19_91 H04N19_94 H04N19_96 H04N19_97 覆盖71个领域

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