发明专利已授权

一种基于多尺度特征融合的RGBD显著性检测方法

📄 申请号：CN202010028837.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-01-11

公开号

CN111242138B

公开日

2022-04-01

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 , G06K9_62 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

检测方法计算机视觉图像处理深度学习检测方法

应用场景

智能监控, 自动驾驶, 机器人导航, 图像分割, 目标检测

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摘要

本发明提供一种基于多尺度特征融合的RGBD显著性检测方法。本发明首先构建了显著性检测模型，通过双流特征提取模块提取多级RGB图像特征和深度图像特征；通过多尺度特征池化模块和多尺度特征聚合模块进一步提取深层次特征。同时利用深度融合模块逐级融合来自于特征提取分支、多尺度特征池化模块和多尺度特征聚合模块的特征。显著性边界细化模块通过来自于RGB图像特征提取分支和深度图像特征提取分支的浅层特征进行边界约束，达到细化边界的目的；同时利用深度融合模块的输出特征进行全局约束，达到全局优化的目的。本发明实现了端到端的显著性预测，将边缘信息引入到了显著性检测中，可以充分有效地利用RGB图像信息和深度图像信息来预测显著性区域。

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

一种基于双支感知的深度图超分辨率重建网络构建方法

当前第 / 件

一种冬虫夏草探测车

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_46)

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