发明专利 已授权

多特征级联RGB-D显著性目标检测方法

📄 申请号:CN201911099871.2 📄 发布日:2026/10/14

著录项目信息

申请日
2019-11-12
公开号
CN110929736A
公开日
2020-03-27
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

机器人视觉, 智能监控, 自动驾驶, 人机交互, 增强现实

摘要

本发明公开了一种特征级联RGB-D显著性目标检测方法。选取RGB图像及其对应的深度图和真实显著性图像构成构成训练集,构建卷积神经网络,包括两个输入层、隐层和输出层,将训练集输入到卷积神经网络中进行训练,得到训练集中的每幅RGB图像对应的显著性预测图像,计算训练集中的每幅RGB图像对应的显著性预测图像与对应的真实显著性图像之间的损失函数值,不断训练取值最小的损失函数值对应的权值矢量和偏置项;待预测的RGB图像和深度图像输入到训练好的卷积神经网络训练模型中,得到预测分割图像。本发明模型结构新颖,经过模型处理之后得到的显著图与目标图相似率高。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:6 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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