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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115272268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210944652.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法是由于明;钱榕;刘依;郭迎春;吕华;师硕;朱叶设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法，利用深度估计用RGB特征生成估计深度图，作为原始深度图的补充，两者融合后作为深度模态的输入，融合后的深度特征为网络提供更多空间信息，帮助定位显著目标。两个模态特征利用交叉模态融合模块，将两个模态中优势部分进行互补选择，能够获得更有效的特征，具体是利用空间注意力加强特征后，使用加法和乘法两种方法融合两个模态的特征，加法利用特征互补性，乘法更加强调特征共性，再把两种方式得到的融合特征进行自适应融合，结合总损失的计算，实现端到端训练，明显提高检测精度。

本发明授权一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法，其特征在于，包括以下内容： 获取RGBD图像数据，包括RGB图像和深度图； 构建编码器—解码器网络：所述编码器包括RGB和深度的双流主干网络、深度估计模块、深度融合模块和交叉模态融合模块，双流主干网络均是基于VGG-16构建，分别记为VGG-16rgb主干网络、VGG-16depth主干网络，用于提取RGB图像的外观特征和深度图的空间特征；VGG-16rgb主干网络提取到的各个尺度的RGB特征经过深度估计模块进行深度估计，获得估计深度图De；VGG-16rgb主干网络提取到的RGB特征的尺度数为n，i＝1～n整数； 将原始深度图Do和估计深度图De各自单独输入同一个VGG-16depth主干网络，分别获得各个尺度的原始深度特征和各个尺度的估计深度特征 利用深度融合模块将原始深度图Do和估计深度图De这两个深度流的相应尺度的深度特征通过通道自适应加权进行自适应融合，获取的融合深度特征 相应尺度的RGB特征和融合深度特征利用交叉模态融合模块进行自适应融合，获得相应尺度的交叉模态融合特征 所述解码器为n个显著性检测解码器串联构成，每个显著性检测解码器Decoderi在相应尺度上进行上采样，得到不同尺度的显著性图Si，选择最大尺度的显著性图S1作为最终的显著性预测结果图S； 对构建好的编码器—解码器网络进行损失计算，用于基于深度估计的RGBD显著性检测。

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