江西师范大学周强强获国家专利权
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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于语义特征和生物启发的RGB-D显著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：CN120894541B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511416032.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于语义特征和生物启发的RGB-D显著目标检测方法是由周强强;徐佳伟;喻嘉聪;李周平;朱丹丹;王斌;罗珍珍;罗勇;王文乐;黄欣;李萍;吴为胜设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于语义特征和生物启发的RGB-D显著目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及基于语义特征和生物启发的RGB‑D显著目标检测方法。该方法通过编码器对RGB‑D图像样本进行特征提取，得到RGB图像和深度图像的低级、中级和高级语义特征；通过多阶段融合模块将RGB图像和深度图像的低级语义特征进行融合，得到低级融合特征；将RGB图像和深度图像的中级语义特征进行融合，得到中级融合特征；将RGB图像和深度图像的高级语义特征进行融合，得到高级融合特征；通过皮质解码器对低级、中级和高级融合特征进行解码，得到显著性预测图。该方法提高了RGB‑D显著性目标检测模型的效率、鲁棒性与泛化能力。
本发明授权基于语义特征和生物启发的RGB-D显著目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义特征和生物启发的RGB-D显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待检测RGB-D图像输入到显著目标检测模型，由显著目标检测模型输出显著目标检测结果；其中，显著目标检测模型的训练方法包括以下步骤： 构建包括编码器、多阶段融合模块和皮质解码器的神经网络； 通过编码器对RGB-D图像样本进行特征提取，得到RGB图像和深度图像的低级、中级和高级语义特征； 通过多阶段融合模块将RGB图像和深度图像的低级语义特征进行融合，得到低级融合特征；将RGB图像和深度图像的中级语义特征进行融合，得到中级融合特征；将RGB图像和深度图像的高级语义特征进行融合，得到高级融合特征； 通过皮质解码器对低级、中级和高级融合特征进行解码，得到显著性预测图； 根据损失函数更新神经网络的参数，得到显著目标检测模型。
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