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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118072217B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410178441.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測方法是由金穎杰;周曉飛;張繼勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-02-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測方法，該方法首先從每個視頻中隨機抽取連續(xù)n幀的視頻序列，作為輸入訓(xùn)練集。其次構(gòu)建基于模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測模型，所述模型包括編碼器模塊、多級特征集成部分、層級特征增強部分和輸出模塊。最后將獲取的訓(xùn)練集視頻序列輸入到視頻顯著性預(yù)測模型進行訓(xùn)練，得到預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明具有更好的預(yù)測效果能更好的預(yù)測到視頻中最顯著的區(qū)域。

本發(fā)明授權(quán)一種模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、從每個視頻中隨機抽取連續(xù)n幀的視頻序列，作為輸入訓(xùn)練集； S2、構(gòu)建基于模仿人類注意力機制的視頻顯著性預(yù)測模型，所述模型包括編碼器模塊、多級特征集成部分、層級特征增強部分和輸出模塊； S3、將獲取的訓(xùn)練集視頻序列輸入到視頻顯著性預(yù)測模型進行訓(xùn)練，得到預(yù)測結(jié)果，具體過程為： S3.1、通過編碼器模塊輸出具有時空依賴關(guān)系的4級編碼器特征，再將4級編碼器特征分別通過3D卷積層，得到4級時空信息特征； S3.2、將4級時空信息特征通過多級特征集成部分，得到4級集成特征，具體為：多級特征集成單元以時間維度級聯(lián)將特征進行級聯(lián)，包含3個并聯(lián)的由一個不同時間尺度的卷積核的3D卷積和一個2×3×3卷積核的3D卷積組成的3個分支，以元素相加的方式聚合分支特征并以一個3D卷積進行整合，得到集成特征 多級特征集成單元的輸入為對應(yīng)的層級時空特征以及前一級的多級特征集成單元的輸出，其中 S3.3、將4級集成特征通過層級特征增強部分得到4級增強特征，層級特征增強部分分為多尺度時空融合單元和通道特征增強單元，分別作用在前2級集成特征和后2級集成特征；具體過程如下： 將4級集成特征輸入到層級特征增強部分，前2級集成特征其中先經(jīng)過一次上采樣，輸入到多尺度時空融合特征單元；所述多尺度時空融合特征單元包含由不同卷積核大小的3D卷積組成的3個分支，外加1個最大池化層和3D卷積組成的第4個分支，所有分支特征以元素相加的方式進行集成，并通過2個3D卷積進行時空尺度上的整合輸出增強特征 后2級集成特征其中先經(jīng)過一次上采樣，輸入到通道特征增強單元；所述通道特征增強單元先通過2個3D卷積對特征進行整合，然后將特征沿通道等比拆分成4個等比特征，等比特征之間逐級通過元素相加和3D卷積的方式進行特征增強，并以通道級聯(lián)和3D卷積的方式再次聚合增強后的等比特征；再通過密集連接、3D卷積和上采樣輸出增強特征 S3.4、融合4級增強特征，通過輸出模塊，輸出預(yù)測圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區(qū)白楊街道2號大街1158號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。