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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于双流架构的视频显著性预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：CN115565107B 。

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：202211203700.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于双流架构的视频显著性预测方法是由颜成钢;武松鹤;高宇涵;陈楚翘;孙垚棋;朱尊杰;王鸿奎;殷海兵;胡冀;张继勇;李宗鹏设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流架构的视频显著性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双流架构的视频显著性预测方法。首先提取视频帧和光流图中包含的时间和空间特征；通过注意力模块增强时间特征并将时间和空间特征融合；再使用时间解码器生成的掩膜图过滤时空特征；使用GRU模块获取视频帧之间的长期时空信息；最后使用空间解码器生成预测图。本发明通过使用一种新颖的双流架构更加有效地提取出光流图和视频帧中包含的时间和空间特征；通过使用注意力模块对不同尺度的时间特征进行增强处理，更加有效地融合了时间和空间特征；通过使用一种时间掩膜方法更加准确地定位出时空特征中显著对象的位置；通过使用GRU模块能够捕获到视频中更长的时空信息。

本发明授权一种基于双流架构的视频显著性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流架构的视频显著性预测方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：提取视频帧和光流图中包含的时间和空间特征； 首先将待预测的视频帧和对应的光流图进行尺寸调整、数据类型转换、数值归一化的预处理；然后将预处理后的光流图和视频帧分别输入到模型的时间编码器和空间编码器，用于提取时间特征和空间特征； 步骤2：通过注意力模块增强时间特征并将时间和空间特征融合； 首先将时间编码器提取的时间特征输入到注意力模块进行增强处理，注意力模块的处理包括两个步骤，第一步是使用通道注意力机制对特征图进行加权处理，第二步是使用空间注意力机制对特征图中的不同区域进行加权处理；然后将增强后的时间特征与空间编码器提取的空间特征进行融合，融合后的时空特征会被输入到更高层的空间编码器进一步处理；需要注意的是，注意力模块被部署在编码器的各个层级，因此对于不同尺度的时间特征会从低到高依次执行特征的增强与融合； 步骤3：使用时间解码器生成的掩膜图过滤时空特征； 首先将时间编码器顶层的时间特征输入到时间解码器处理，时间解码器包括两个卷积层和一个Sigmoid激活函数，处理完成后时间解码器输出一张掩膜图，其中包含了视频帧中运动物体的位置和轮廓；然后使用掩膜图对空间解码器顶层的时空特征进行加权过滤，从而有效去除时空特征中包含的干扰信息并突出显著性特征； 步骤4：使用GRU模块获取视频帧之间的长期时空信息； 首先将经过掩膜图过滤的时空特征输入到门控循环单元GRU处理，GRU模块会通过控制内部的重置门和更新门的开启程度来捕获连续视频帧中包含的有效时空信息；然后将处理完的时空特征输入到空间解码器进一步处理； 步骤5：使用空间解码器生成预测图； 将经过GRU模块处理的时空特征输入到空间解码器处理，即先经过两个卷积层处理将其通道维度降至1，再经过一个Sigmoid激活函数处理，最后使用双线性上采样函数将其尺寸放大到原始视频帧大小即可得到最终的预测图。

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