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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利全景图像显著性对象的检测方法、装置、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：CN116778186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310602967.6，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权全景图像显著性对象的检测方法、装置、设备及存储介质是由张秋丹;张洁;王旭;江健民设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本全景图像显著性对象的检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用图像处理技术领域，提供了一种全景图像显著性对象的检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当接收到显著性对象检测请求时，获取待检测的全景图像，通过预先建立的显著性检测模型对该全景图像进行处理，得到全景图像的显著图，其中，显著性检测模型包括双分支结构网络、混合投影特征融合模块以及渐进式预测模块，从而提高了全景图像显著性对象的检测性能，并有效地过滤全景图像中的冗余信息，提高了全景图像显著图的显著性。

本发明授权全景图像显著性对象的检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种全景图像显著性对象的检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 当接收到显著性对象检测请求时，获取待检测的全景图像，所述全景图像为ERP格式的全景图像； 通过预先建立的显著性检测模型对所述全景图像进行处理，得到所述全景图像的显著图，其中，所述显著性检测模型包括双分支结构网络、混合投影特征融合模块以及渐进式预测模块； 所述通过预先建立的显著性检测模型对所述全景图像进行处理的步骤，包括： 通过所述双分支结构网络对所述全景图像进行特征提取，得到第一特征和第二特征，包括：将所述ERP格式的全景图像输入到所述双分支结构网络中，通过所述双分支结构网络将所述ERP格式的全景图像转换为CMP格式的全景图像，分别对所述ERP格式和CMP格式的全景图像进行特征提取，得到所述第一特征和第二特征； 通过所述混合投影特征融合模块对所述第一特征和所述第二特征进行特征融合，得到第三特征； 通过所述渐进式预测模块对所述第一特征、所述第二特征以及所述第三特征进行处理，得到所述显著图，包括：分别提取所述第一特征和第二特征的具有多尺度信息的语义特征，得到第四特征，基于所述第一特征、第三特征以及第四特征，通过前景-背景注意力机制获得所述显著图。

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