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发明专利
已授权
一种基于编解码结构的多模态显著性对象检测方法
📄 申请号:CN202010494739.8
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2020-06-03
公开号
CN111914852B
公开日
2023-10-03
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_764
,
G06V10_82
,
G06N3_0455
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
检测方法
图像识别
人工智能算法
深度学习
检测方法
应用场景
智能监控, 自动驾驶, 图像检索, 机器人视觉, 视频分析
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摘要
本发明提供一种基于编解码结构的多模态显著性对象检测方法。本发明在已有的彩色图像算法模型的基础之上,将深度图像作为先验信息,补充到算法之中。本发明方法可分为两部分:一部分以彩色图像为输入,基于编解码结构的深度学习技术,实现显著性检测;另一部分用于处理深度图像,用轻量级的神经网络学习深度特征,并将特征信息补充到第一部分,从而提高整体模型的识别精度。本发明方法能够简单高效的利用深度图像,从中学习特征,增强算法的识别精度和稳定性,能够为现有部署的显著性检测算法提供快捷、低廉的更新手段。
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DEM栅格数据的通视分析方法
当前第 / 件
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