发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的立体图像视觉显著性检测方法

Name: 一种基于卷积神经网络的立体图像视觉显著性检测方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2019103275564
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910327556.4 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2019-04-23

公开号

CN110175986A

公开日

2019-08-27

申请人

浙江科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_50 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法计算机视觉

应用场景

立体图像处理, 视觉显著性检测, 智能监控, 自动驾驶, 消费电子

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的立体图像视觉显著性检测方法，其构建卷积神经网络，包含输入层、隐层、输出层，输入层包括RGB图输入层和深度图输入层，隐层包括编码框架和解码框架，编码框架由RGB特征提取模块、深度特征提取模块和特征融合模块组成；将训练集中的每幅立体图像的左视点图像和深度图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练集中的每幅立体图像的显著性图像；计算训练集中的每幅立体图像的显著性图像与真实人眼注视图像之间的损失函数值，重复执行多次后得到卷积神经网络训练模型；待测试的立体图像的左视点图像和深度图像输入到卷积神经网络训练模型中，预测得到显著性预测图像；优点是其具有较高的视觉显著性检测准确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN110175986A

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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RGB图和梯度图的卷积神经网络视觉深度估计方法

当前第 / 件

多模态的深度信息融合和注意力学习的显著性检测方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：3 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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