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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利注意力和图协同增强的视频显著性目标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：CN119625597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411614296.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权注意力和图协同增强的视频显著性目标检测方法是由霍丽娜;高学渊;王威;刘金生;裴萌萌;王珂;李子瑶设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本注意力和图协同增强的视频显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种注意力和图协同增强的视频显著性目标检测方法，包括视频帧预处理、建立网络模型、视频显著性检测步骤。采用协同注意力图网络，分别使用协同注意图模块AGM和空间边缘注意模块SEM独立提取时空线索和空间边缘特征，将帧间注意力与时空图卷积网络GCN相结合，再捕获视频帧之间的运动信息的同时扩展感受野以捕获长距离依赖关系。时空图卷积网络GCN将特征从时间连接到空间分支，能够协作融合跨模态特征，同时考虑全局和局部的时空特征。SEM通过使用sobel算子和空间注意模块从低级数据中提取空间和边缘特征来增强高级信息。本发明能够有效地提取出一段视频中人眼最感兴趣目标内容，更关注显著区域，抑制背景干扰。

本发明授权注意力和图协同增强的视频显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种注意力和图协同增强的视频显著性目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：视频帧预处理：将输入帧大小调整为预设大小的张量X； 步骤2：建立网络模型：网络模型包括编码器，中间层，解码器；编码器由依次级联的Block1模块、Block2模块、Block3模块、Block4模块组成，中间层由结构相同的空间边缘注意力模块SEM1-SEM2和结构相同的注意力和图协同增强模块SAGM3-SAGM4并联组成，空间边缘注意力模块SEM1由空间注意力模块和sobel算子组成；注意力和图协同增强模块SAGM1由帧间注意力模块IFA和时空图卷积模块GCN组成； 解码器由依次级联的第四至第一特征处理单元组成；第四至第二特征处理单元结构相同，第四特征处理单元由级联的上采样模块Upsample4、加法器、卷积模块Conv4组成；第一特征处理单元由级联的卷积模块Conv1和上采样模块Upsample1组成； 注意力和图协同增强模块SAGM4的输入端接Block4模块输出端，其输出端接第四特征处理单元中上采样模块Upsample4的输入端；注意力和图协同增强模块SAGM3的输入端接Block3模块输出端，其输出端接第四特征处理单元中加法器的相应输入端；空间边缘注意力模块SEM2的输入端接Block2模块输出端，其输出端接第三特征处理单元中加法器的相应输入端；空间边缘注意力模块SEM1的输入端接Block1模块输出端，其输出端接第二特征处理单元中加法器的相应输入端； 步骤3：视频显著性检测：将视频中各帧依次输入网络模型，检测显著对象；Block1模块、Block2模块、Block3模块、Block4模块分别输出的第一至第四特征，第一至第四特征组成多级特征{F1,F2,F3,F4}，第一至第四特征分别输入空间边缘注意力模块SEM1-SEM2和注意力和图协同增强模块SAGM3-SAGM4的输入端；注意力和图协同增强模块SSAGM3-SAGM4输出的FtGCN,t＝3,4和空间边缘注意力模块SEM1-SEM2输出的FtSEM,t＝1,2输入解码器的相应输入端；解码器输出预测图。

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