发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的360度图像显著目标检测方法

📄 申请号：CN202210586991.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2022-05-27

公开号

CN114898120A

公开日

2022-08-12

申请人

杭州电子科技大学

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_80 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测图像识别深度学习全景图像处理卷积神经网络目标检测

应用场景

智能安防监控, 自动驾驶环境感知, 虚拟现实内容分析, 机器人视觉导航, 全景视频分析

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的360度图像显著目标检测方法，包括如下步骤：S1、图像转换；S2、搭建特征金字塔网络；S3、采用四个特征聚合模块，每个模块由一个特征转换子模块完成立方体投影特征向等距形特征转换并与原等距形图像特征组合后，使用一个空洞卷积池化金字塔子模块实现特征的优化，从而得到多层次的聚合特征；S4、将多层次的聚合特征连接并馈送到注意力集成模块，通过推断空间和通道注意机制自适应地选择可靠空间和通道信息与原特征融合得到最终特征并完成显著目标检测。该方法使用图像映射关系基于等距形360度图像构建对应的立方体投影图像，使用双种类图像作为输入解决了单一等矩形图像输入造成的球面到平面投影的不良失真问题。

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

一种基于切屑型态观测和评估的拉刀几何参数优化方法

当前第 / 件

一种基于碳合金材料的双向螺纹杆的制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_46)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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