買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜北京聯合大學申請的專利一種顯著區域的深度學習檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN111626289B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910241993.4，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種顯著區域的深度學習檢測方法是由梁曄;馬楠;李文法;張磊;徐俊;李大偉;孫晨昊;周航;王楠設計研發完成，并于2019-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種顯著區域的深度學習檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種顯著區域的深度學習檢測方法，包括構建多尺度深度網絡，包括以下步驟：對所述多尺度深度網絡進行訓練；顯著性預測與融合。本發明提出一種顯著區域的深度學習檢測方法，把基于多尺度的深度網絡用于顯著區域檢測，利用了深度網絡內在的層次特征，將RGB圖像輸入到深度卷積神經網絡，通過自下而上的特征提取和自上而下的特征整合，預測不用尺度空間下面的特征圖。

本發明授權一種顯著區域的深度學習檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種顯著區域的深度學習檢測方法，包括構建多尺度深度網絡，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：對所述多尺度深度網絡進行訓練，包括以下子步驟：步驟11：設計顯著圖深度學習預測網絡訓練的目標函數，訓練圖像集X以及對應的基準二值標注集S，通過最小化目標函數LS進行網絡的訓練，公式為： 其中，x，y代表輸入圖像的坐標；步驟12：設計顯著區域大小權重網絡訓練的目標函數，通過Moore-Neighbor追蹤方法找到基準二值標注集S中所有非連接的顯著區域，并將這些區域表示為 其中，N代表檢測到的顯著區域的個數；對于每個顯著區域Oi∈O，計算它的面積和整幅圖像的比例ri；計算完畢后，得到向量ωi的每個分量設置為 其中，和分別代表顯著區域面積占整幅圖像比例的最小和最大閾值；根據顯著區域大小的標注結果ω，權重預測的損失函數定義如下： 其中，是預測值，k∈{2,3,4}；步驟13：設計整個深度網絡訓練的目標函數，將權重的預測損失值LS和Lω顯著性的預測損失值整合在一起作為整個深度網絡的損失函數，公式為：L＝LS+αLω其中，α參數用于平衡兩種損失值；步驟2：顯著性預測與融合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京聯合大學，其通訊地址為：100101 北京市朝陽區北四環東路97號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。