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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种全景图显著性预测方法、设备及存储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：CN115564969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211233301.X，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种全景图显著性预测方法、设备及存储介质是由叶梦涛;青春美;徐向民;田翔设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全景图显著性预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全景图显著性预测方法、设备及存储介质，包括：以自然场景全景图作为数据集，对数据集内的全景图像进行投影预处理，所述投影预处理包括多立方体投影及多球面旋转投影；分别将经过多立方体投影和多球面体投影生成的投影全景图作为源数据输入全局与局部子网络，进行显著性预测训练得到局部显著性预测图片及全局显著性预测图片；将全局显著性预测图片和局部先显著性预测图片按照比例融合得到同时关注全局与局部信息的均衡显著性投影，将均衡显著性投影进行相同方向与角度的逆投影，得到融合显著性预测图。本发明同时关注全景图像的全局与局部信息，并对全局与局部的特征信息进行线性加权的融合，比之卷积神经网络模型更为精准高效。

本发明授权一种全景图显著性预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种全景图显著性预测方法，其特征在于，包括： 以自然场景全景图作为数据集，对数据集内的全景图像进行投影预处理，所述投影预处理包括多立方体投影及多球面旋转投影； 分别将经过多立方体投影和多球面体投影生成的投影全景图作为源数据输入全局与局部子网络，进行显著性预测训练得到局部显著性预测图片及全局显著性预测图片,具体是通过全局与局部子网络的编码器及解码器生成局部显著性预测图片； 将全局显著性预测图片和局部先显著性预测图片按照比例融合得到同时关注全局与局部信息的均衡显著性投影，将均衡显著性投影进行相同方向与角度的逆投影，得到融合显著性预测图； 将全局子网络得到的显著性预测和局部子网络的显著性预测输入带有卷积-上采样操作的解码器，输出预测的显著性图，再分别通过对应的反投影操作得到原图像的显著性图； 所述多球面旋转投影具体为： 对全景图进行球面投影，再以投影球心作为原点，在横、纵、竖三个维度上两两垂直的建立三维笛卡尔坐标系，对球面全景图进行球面旋转投影，而三个旋转维度分别对应ωx，ωy，ωz轴，其中x，y，z为[0，360]的角度序列，且长度分别为Kx，Ky，Kz，表示每次执行旋转操作时，球面图绕x，y，z轴的旋转角度； 根据ωx，ωy，ωz的配置，依次执行对应的球面旋转操作，得到Kx·Ky·Kz个旋转后的球面图，最后反映射为相应角度变换下的等矩形全景图； 编码器的预测公式为； 其中，i＝1或2或4时,ni＝2；i＝3时,ni＝6；且表示线性编码操作，WSA是正常的窗口自注意力模块，而SW是与WSA按序绑定的滑动式窗口自注意力模块组合； 所述反投影，公式为： Yi＝fERP-SXi 其中，x,y,z分别为坐标系的三个坐标轴，fERP-S是从等矩形投影至球面投影的映射，是其反映射，Xi表示为数据集中第i张等矩形投影图，Yi是其映射后的球面投影，{Zi}是球面投影Yi绕三个坐标轴旋转后的投影序列，Xi′是其一一对应的等矩形投影序列。

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