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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于图像标注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：CN119313885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411846050.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于图像标注的视频显著性目标检测方法是由姜求平;徐斌伟设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像标注的视频显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像标注的视频显著性目标检测方法，包括：步骤S1，建立训练集和测试集；步骤S2，构建渐进式显著性目标检测网络；步骤S3，利用训练集对渐进式显著性目标检测网络进行训练，利用粗定位网络识别测试集内视频帧以生成第一时空定位标签；步骤S4，获取视频帧的相邻帧，基于相邻帧间差分法识别相邻帧以生成第二时空定位标签；步骤S5，将第一时空定位标签和第二时空定位标签输入至双流定位网络中进行视频显著对象的定位；步骤S6，利用注意力采样器和精分割网络依次对视频帧对应的图像进行识别分割得到对应的显著对象定位图。有益效果是本发明能够降低视频显著性目标检测数据集的标注成本，实现对于丰富场景的适应。

本发明授权一种基于图像标注的视频显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像标注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S1，获取经过像素级标注的图像显著性目标数据集和无标注的视频显著性目标检测数据集，并对所述图像显著性目标数据集和所述视频显著性目标检测数据集进行预处理后随机划分为训练集和测试集； 步骤S2，构建渐进式显著性目标检测网络，所述渐进式显著性目标检测网络包括依次连接的粗定位网络、注意力采样器和精分割网络，通过所述粗定位网络对输入图像进行显著对象的位置定位得到主体注意力图，通过所述注意力采样器对所述主体注意力图进行显著对象的细节放大得到注意力放大图，通过所述精分割网络对所述注意力放大图进行显著对象的边界细化和图像分割得到显著对象定位图； 步骤S3，依据所述步骤S2，通过所述训练集提供所述输入图像对所述渐进式显著性目标检测网络进行训练，随后利用训练好的所述粗定位网络识别所述测试集内视频帧对应图像中的静态显著区域和其光流图像中的动态显著区域，通过分析静态显著区域和动态显著区域之间的相似性，识别出高显著帧并定位到对应的视频显著区域，以生成第一时空定位标签； 步骤S4，获取所述视频帧的相邻帧，基于相邻帧间差分法定位所述相邻帧对应图像中与所述视频帧具有相同显著对象的显著区域以生成第二时空定位标签； 步骤S5，将所述第一时空定位标签和所述第二时空定位标签输入至预先训练得到的双流定位网络中进行视频显著对象的定位； 步骤S6，利用训练好的所述注意力采样器和所述精分割网络依次对视频显著对象定位后的所述视频帧对应的图像进行识别分割得到对应的所述显著对象定位图。

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