发明专利已授权

一种复杂场景下的多目标视觉显著性分层检测方法

Name: 一种复杂场景下的多目标视觉显著性分层检测方法
Brand: 武汉工程大学
SKU: 2020102273314
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010227331.4 📄 发布日：2026/09/28

著录项目信息

申请日

2020-03-27

公开号

CN111461139B

公开日

2023-04-07

申请人

武汉工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_46

IPC 分类号

G06V10_46 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶, 智能机器人, 图像检索, 安防预警

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摘要

本发明公开了一种复杂场景下的多目标视觉显著性分层检测方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。方法包括：基于格式塔线索将待检图像划分为多个图像块，对全部图像块进行显著性检测，根据显著性检测结果对全部图像块进行组合，并将图像块组合后的显著性检测结果作为第一层线索；使用一般性目标检测方法对待检图像进行目标检测，将目标检测结果作为第二层线索；基于交叉扩散方法，将第一层线索和所述第二层线索进行线索融合，并得到显著性结果图。本发明将格式塔线索运用到图像显著性检测中，针对具有复杂视觉场景和多目标分布的图像，充分利用感知结构信息和多目标分布信息，从而全面、均匀的突显出图像中具有明确边界的目标显著性区域。

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： CN111461139B

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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

基于动态特征聚合和色彩校正的零样本低光图像增强方法

当前第 / 件

一种基于差异显著性聚合和联合梯度约束的图像融合方法

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