南开大学尹博文获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种RGB-D显著性物体检测、语义分割方法及系统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：CN117292122B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311068540.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种RGB-D显著性物体检测、语义分割方法及系统是由尹博文;侯淇彬;张旭迎;李钟毓;程明明设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种RGB-D显著性物体检测、语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种RGB‑D显著性物体检测、语义分割方法及系统。RGB‑D分割模型模块包括编码器和解码器；编码器包括多个RGB‑D块；在每个RGB‑D块中，基于RGB特征图和深度特征图，采用跨模态注意力机制，得到跨模态注意力特征图，对深度特征图进行深度可分离卷积后，与RGB特征图进行逻辑运算，得到局部增强特征图；将跨模态注意力特征图、局部增强特征图和RGB特征图的捷径特征图，进行线性处理，得到RGB输出结果和深度输出结果；并将RGB输出结果和深度输出结果作为下一个RGB‑D块的输入。
本发明授权一种RGB-D显著性物体检测、语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种RGB-D显著性物体检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图片的RGB图片和深度图； 基于待检测图片的RGB图片和深度图，采用已训练的RGB-D检测模型，得到RGB-D显著性物体检测结果； 其中，所述RGB-D检测模型包括编码器和解码器；所述编码器包括多个RGB-D块；在每个RGB-D块中，基于RGB特征图和深度特征图，采用跨模态注意力机制，得到跨模态注意力特征图，深度特征图需先经过线性映射层Linear处理后再进行深度可分离卷积，然后与经过线性映射层Linear处理的RGB特征图进行哈达玛积运算，得到局部增强特征图； 将跨模态注意力特征图、局部增强特征图和RGB特征图的捷径特征图，进行线性处理，得到RGB输出结果和深度输出结果；并将RGB输出结果和深度输出结果作为下一个RGB-D块的输入，重复上述过程，得到多层次的RGB输出结果和深度输出结果，进行合并处理，经解码器，得到RGB-D显著性物体检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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