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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于双主干网络的RGB-D图像显著性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：CN115908250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211241392.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双主干网络的RGB-D图像显著性目标检测方法是由罗烨;郑鹏宇;陈筝设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双主干网络的RGB-D图像显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于双主干网络的RGB‑D图像显著性目标检测方法，基于双主干网络的RGB‑D显著性目标检测模型，通过隐‑显式多模态特征融合网络模块的设计，实现RGB图像和Depth图像特征信息的充分融合，为显著性目标检测做出精准决策。在双主干网络的编码阶段，各网络层间的特征信息通过隐式的双注意力交叉模态融合，实现各模态特征的逐层互补性融合；在编码器的末端，通过设计的空间相关特征的显式再融合模块，进一步加强多模态特征的融合效果；在解码器阶段，两次融合的特征又依次进行特征的解码，进而得到边缘清晰、定位准确的显著性目标检测结果。通过设计一个多模态特征学习网络，实现RGB图像和Depth图像两种模态数据的充分融合，提高基于RGB‑D图像的显著性目标检测效果。

本发明授权一种基于双主干网络的RGB-D图像显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双主干网络的RGB-D图像显著性目标检测方法，其特征在于，其基于双主干网络的RGB-D显著性目标检测模型，通过隐-显式多模态特征融合网络模块的设计，实现RGB图像和Depth图像特征信息的充分融合，为显著性目标检测做出精准决策； 具体包括以下步骤： S1，获取成对的拍摄场景相同的RGB图像和Depth图像，并将成对图片均缩放一致大小； S2，将这对图像分别送入模型编码器的两个输入端进行特征提取和融合； S3，将融合后的特征输入解码器端，解码并得到模型的输出结果； 其中的S2中，具体包括以下步骤：S2.1-S2.3： S2.1，双主干网络的多模态特征提取； 该双主干网络的两个分支具有相似的网络结构，都使用VGG-16作为骨干：即由五个卷积层和一个空洞卷积层组成，层与层之间使用Max-Pooling连接，在每层最大池化层后得到和的相应特征，记为{ 、 、 、 、 、 、 、 、 、 }； S2.2，基于双注意力的交叉模态隐式特征融合模块； 所述交叉模态隐式特征融合模块包括空间注意力操作和通道注意力操作； 自第二层网络开始至第五层网络的输出，对相应层间的和特征进行基于交叉模态的特征融合； S2.3，空间相关特征显式再融合； 在最后一层即{ 、 }，使用ASPP的空洞卷积组合进一步进行特征提取；最后，使用SpatialCorrelatedFeatureFusionSCFF对两个模态的特征进行交叉融合，得到多模态融合后的特征，其具体计算公式如下： ， ，式中指串联操作； 其中、是{ 、 }分别通过两个ASPP后分别提取得的特征，指Convolution卷积操作； S3，特征的逐层解码； 将第二至第五层融合后的特征拼接后再逐层输入到解码器Decoder，进行解码其计算公式如下： , , 其中，指上采样； Decoder最后输出的结果为二值化的图像，其中，白色表示显著性目标，黑色区域表示背景；该结果作为RGB-D图像的显著性目标检测结果。

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