发明专利已授权

一种基于单流深度网络的RGB-D显著目标检测方法

📄 申请号：CN201811403402.0 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2018-11-23

公开号

CN109598268A

公开日

2019-04-09

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_32

IPC 分类号

G06K9_32 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

检测方法人工智能算法图像识别深度学习目标检测检测方法

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶, 图像分割, 机器人视觉, 工业视觉检测

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摘要

本发明公开了一种基于单流深度网络的RGB-D显著目标检测方法，包括以下步骤：S1、将RGB图像和Depth图像作为单流深度网络的四通道输入；S2、将VGG16作为基础网络，利用Conv5_3提取图像的高维特征，对高维特征进行操作，经过卷积、反卷积和卷积得到初始显著图；S3、将初始显著图，以及Depth数据作为DRCNN循环卷积结构的输入；DRCNN通过级联的方式，一步一步优化显著结果，详细描绘显著目标的边缘信息；最后连接一个权值融合层，通过自动学习权值，将显著结果融合得到最终显著图。本发明利用循环卷积神经网络，从低层向高层产生多级别特征，同时，从高层向低层逐步细化目标轮廓，借助RGB-D图像所特有的Depth深度信息，可解决单靠颜色无法还原的目标轮廓的问题。

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

一种基于PSO的RGBD图的协同显著目标检测方法

当前第 / 件

实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_32)

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