[发明专利]基于弱监督时空级联神经网络的显著目标检测方法及系统有效
| 申请号： | 201810018672.3 | 申请日： | 2018-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN108256562B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 罗海丽;唐毅;邹文斌;李霞;徐晨 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V10/776 | 分类号： | G06V10/776;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 王利彬 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于视频和图像识别领域，提供了显著目标检测方法，时空级联神经网络包括第一全卷积网络和第二全卷积网络，方法包括：将待检测视频的当前帧图像输入第一全卷积网络得到空间先验图；根据当前帧图像及其光流图生成时间先验图；对空间先验图和时间先验图进行元素运算得到时空先验图；将时空先验图和下一帧图像输入第二全卷积网络得到时空显著图。本发明实施例在检测具有复杂场景的视频的显著目标时，集成视频帧图像的空间先验信息和基于光流的时间先验信息，达到消除静态的显著区域并生成动态场景中最终的时空显著图，使得在进行动态场景中能够获取更多更丰富的信息，提高准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 时空 级联 神经网络 显著 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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