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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利基于时空双分支网络特征融合的交通视频显著性预测方法及系统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：CN119625693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510108681.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于时空双分支网络特征融合的交通视频显著性预测方法及系统是由张岳魁;张云佐;王彤;肖遥舸;涂志伟;孙士博;赵永斌;孙玉川;张璐琦设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空双分支网络特征融合的交通视频显著性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空双分支网络特征融合的交通视频显著性预测方法及系统。所述方法包括：获取待预测交通视频数据，在时间分支网络选择连续的视频序列，在空间分支网络选择单帧视频图像，分别输入到训练好的显著性预测模型中；采用编码器对视频序列初步编码后，经过显著性注意力传输机制引导连续帧时序建模，然后经过反卷积解码器进行解码操作，得到时间显著图；将单帧视频图像经过联合采样和逐层关联的多分辨率特征聚合模块来捕获不同感受野的显著信息，得到空间显著图；最后将时空特征进行融合解码，计算最终的显著图。所述方法可以准确地预测驾驶场景交通视频的显著性区域，对辅助驾驶技术的发展有重要的意义。

本发明授权基于时空双分支网络特征融合的交通视频显著性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空双分支网络特征融合的交通视频显著性预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取待预测交通视频数据，在时间分支网络选择连续的视频序列，在空间分支网络选择单帧视频图像，分别输入到训练好的交通视频显著性预测网络中； S2：采用编码器对视频序列进行初步编码后，经过显著性注意力传输机制引导连续帧时序建模，以增强帧间显著性依赖关系；该机制由显著性注意力传输模块实现，该模块包含时空注意力引导融合子模块和用于时序建模的ConvGRU子模块； 时空注意力引导融合子模块首先通过计算输入特征X在时间维度上的全局信息，经全连接层生成注意力权重，来增强模型对时间序列数据中重要时间片段的关注度，再经过与历史隐藏状态H t-1相乘得到调整后的隐藏状态；然后，将和X在通道维度上进行拼接，通过卷积、tanh函数和卷积进行初步融合生成注意力图A t ，其计算公式如下： ， ， 接下来，通过算子计算归一化空间注意力图，其计算公式为： ， 其中表示位置的注意力图元素，表示以自然常数e为底的函数；最后，将空间注意力图与输入X相乘，得到调整后的特征，具体公式如下： ， 利用ConvGRU捕获连续帧的显著性依赖关系，该模块计算公式如下： ， 其中，表示更新门，表示重置门，表示新的记忆单元，既是用于当前帧显著性区域预测增强后的特征，又是传入下一帧的隐藏状态，，和表示卷积权重； 将连续的视频序列经过多层循环计算得到进一步增强的特征，然后经过反卷积解码器进行解码操作，使其恢复至输入视频帧尺寸，最后执行sigmoid操作获得时间分支网络的时间显著图； S3：将单帧视频图像经过多分辨率特征聚合模块捕捉不同感受野的显著信息，以增强细节特征表达能力；该模块包含联合采样先验块和逐层关联聚合块； 联合采样先验块用于获得不同分辨率的空间信息，增强显著性特征的表达能力；该块构建四组不同通道的特征组，每组有四层不同分辨率的特征图，每组计算以3×3的CBR操作为起始，即Conv+BN+ReLU，沿着自下而上的路径进行步长为2的下采样或者沿着自上而下的路径进行尺度因子为2的上采样，然后对同一层的特征图进行拼接，获得四叠不同分辨率的融合特征，其中包括粗略的语义和精细的细节；其表达公式如下： ， 其中，表示原始输入特征图，表示第组第层的特征图，，表示3×3的卷积、批量归一化和修正线性单元的组合操作； 逐层关联聚合块用于聚合不同感受野的显著性特征，进一步捕捉丰富的图像特征；该块首先在各层融合特征图上执行1×1的CBR操作得到，然后高层的融合特征经过上采样后与相邻低层融合特征进行相加求和得到；这一操作从第四层到第一层依次进行，建立自上而下的关联路径，逐层聚合不同感受野的显著信息，在增强细节信息的同时，使得最后的聚合特征与原始输入具有相同的分辨率；最后，对聚合特征执行sigmoid操作，获得最后的空间显著图；其具体公式如下： ， 其中，为sigmoid函数操作，表示1×1的卷积、批量归一化和修正线性单元的组合操作，为空间分支网络输出得到的空间显著图； S4：采用串联和卷积的方式将时间特征和空间特征进行融合解码，计算最终的交通视频显著图，得到预测结果。

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