发明专利已授权

一种基于PSO的RGBD图的协同显著目标检测方法

Name: 一种基于PSO的RGBD图的协同显著目标检测方法
Brand: 安徽大学
SKU: 2018114033704
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811403370.4 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2018-11-23

公开号

CN109598291B

公开日

2021-07-23

申请人

安徽大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_00 , G06T7_11 , G06T7_40 , G06T7_50 , G06T7_90 ,

技术画像

所属领域

目标检测图像识别人工智能算法计算机视觉目标检测

应用场景

智能监控, 图像检索, 自动驾驶, 人机交互, 工业视觉检测

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摘要

本发明公开了一种一种基于PSO的RGBD图的协同显著目标检测方法，该方法包括以下步骤：S1、输入RGB图，深度图和相应的RGBD单幅图的显著图；利用gPb–owt–ucm分割法进行区域分割，得到候选目标区域；S2、利用PSO方法得到每个粒子的最佳聚类中心数目和最优特征；S3、通过初始种群进行聚类得到得到显著图；S4、利用聚类质量选出最优的粒子，更新显著图。本发明利用PSO来提取目标特征从而进行后续的显著检测，利用PSO既可以自动决定该分类的数目又可以同时提取特征，从而进行协同显著检测，先利用PSO得到特征，利用这些特征进行区域分类从而得到最后的多分类结果和协同显著图。本发明通过图像库测试对比证明了其有效性以及在效果上明显的优势。

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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

密封液体盖

当前第 / 件

一种基于单流深度网络的RGB-D显著目标检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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