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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于深度感知RGB多尺度融合网络的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：CN118781326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410906096.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度感知RGB多尺度融合网络的目标检测方法是由卢一相;徐长青;竺德;赵大卫;高清维;孙冬;翁畅设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度感知RGB多尺度融合网络的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度感知RGB多尺度融合网络的目标检测方法，包括：步骤1，分别在RGB分支和深度分支中，对RGB图和深度图进行特征下采样，得到RGB特征和深度特征；在RGB分支中的下采样后插入深度感知RGB特征优化模块增强RGB特征；步骤2，基于多尺度注意力增强融合模块进行RGB特征和深度特征融合；步骤3，双注意力引导模块使用更深的特征来引导融合后的特征以进行进一步滤波；步骤4，利用sigmoid函数优化显著性区域检测，得到最终的检测目标。本发明可以在不增加太多参数的情况下更准确地滤除当前特征，进行更高效的提取和融合，提高在复杂背景或者不同光照条件下显著性检测的精度。

本发明授权一种基于深度感知RGB多尺度融合网络的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度感知RGB多尺度融合网络的目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1，分别在RGB分支和深度分支中，使用VGG19作为主干网络，对RGB图和深度图进行不同级、不同尺度的特征下采样，得到相应的RGB特征和深度特征；并在RGB分支中的每级下采样之后插入一个深度感知RGB特征优化模块DARFOM，利用原始深度图来增强RGB特征，得到最终的输出特征；所述DARFOM利用原始深度图来增强RGB特征，得到最终的输出特征的过程如下：1将原始深度图分解为T+1个区域，生成T+1个空间注意力掩码，步骤如下：2将T+1个空间注意力掩码分配给RGB分支中的T+1个子分支，每个子分支处理与对应深度区域相关的图像信息，以精确整合RGB特征和深度信息，得到增强的RGB特征3通过残差连接得到最终的输出特征： 其中是RGB分支的第i级中的RGB特征图；步骤2，基于多尺度注意力增强融合模块MSAEFM进行RGB特征和深度特征融合；步骤3，双注意力引导模块DAGM使用更深的特征来引导步骤2融合后的特征以进行进一步滤波；步骤4，在步骤3基础上，利用sigmoid函数优化显著性区域检测，得到最终的检测目标。

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安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111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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