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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种RGB-D显著性检测方法、装置、电子设备及介质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：CN119762804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411598748.6，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种RGB-D显著性检测方法、装置、电子设备及介质是由郑运平;束士强设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种RGB-D显著性检测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种RGB‑D显著性检测方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：对输入图像进行预处理；生成超像素分割图并提取边界；将预处理后的RGB图像和深度图像输入编码器中，得到多模态特征；融合RGB特征和深度特征；将融合特征输入到解码器中进行解码，输出预测的显著图。将RGB特征输入到边界感知模块，输出预测的RGB图像边界图；将融合特征输入到边界感知模块，输出预测的显著图边界；用精细标记的分割图对显著性目标预测结果进行监督，利用边界图对RGB图像边界进行预测，利用损失函数指导模型的学习。本发明通过超像素生成算法为网络提供边界指导，极大地提高了网络对边缘的感知，有效地提高了分割的质量，可广泛应用于图像处理领域。

本发明授权一种RGB-D显著性检测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种RGB-D显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入RGB图像以及与RGB图像相对应的深度图像，对RGB图像和深度图像进行预处理； 对输入的RGB图像进行分割处理，获得超像素分割图； 将预处理后的RGB图像和深度图像输入编码器中进行特征提取，获得不同层次的RGB特征和深度特征； 融合不同层次的RGB特征和深度特征，获得融合特征； 将融合特征输入到解码器中进行解码，输出预测的显著图； 其中，将RGB特征输入到边界感知模块中，输出预测的RGB图像超像素分割图；将深度特征和融合特征输入到边界感知模块中，输出预测的显著图边界；根据预测的RGB图像超像素分割图和显著图边界对显著性目标预测结果进行监督，并利用预设损失函数对模型进行训练，以将训练后的模型用于RGB-D显著性检测，其中模型包括编码器和解码器； 所述对输入的RGB图像进行分割处理，获得超像素分割图，包括： 采用NAMLAB超像素分割算法对输入的RGB图像进行分割处理，生成超像素分割图； 提取超像素分割图之间的边界生成二值图，作为边界指导，用于优化模型的边界感知能力； 所述编码器为基于Swin-Transformer的编码器； 所述编码器包括RGB特征提取器和深度特征提取器；所述RGB特征提取器用于提取RGB特征，该特征提取器选择timm库中的swin-base架构为基础；所述深度特征提取器用于提取深度特征，该特征提取器选择timm库中的swin-small架构为基础； 其中，在模型训练初期冻结RGB特征提取器的权重，或使用LoRA技术来微调RGB特征提取器，以防止预训练学习到的知识被遗忘；两个特征提取器设置为feature_only模式，以提取多层次的特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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