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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于RGB-D多通道信息融合的显著性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：CN115294453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210973847.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于RGB-D多通道信息融合的显著性检测方法是由王寄神;曾雨舟设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB-D多通道信息融合的显著性检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于RGB‑D多通道信息融合的显著性检测方法，包括以下步骤：获取训练模型数据集、数据预处理、网络模型训练、编码器提取特征、跨模态特征融合、解码器解码和生成显著性检测结果；本发明在通用的RGB‑D显著性检测基础上，加入RGB‑D融合模块，提取RGB‑D之间的联系特征，并对普通的解码器进行优化，采用部分级联的方式，将彩色图像特征，深度图像特征和显著性图像特征，解码组合生成显著性预测图，对传统的SOD进行改进，RGB‑D融合模块能有效的将深度特征和RGB特征联系起来，增强对模糊前景背景边界的分离特征，部分级联解码器可以有效的去除后三层编码器网络提取特征中的干扰信息，使显著性图更加清晰。

本发明授权一种基于RGB-D多通道信息融合的显著性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-D多通道信息融合的显著性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取训练模型数据集，对获取的数据集进行分级处理，使数据集中包含成对的彩色图像和深度图像以及其对应的显著性图像； 步骤二：通过对获取的数据集中的图片进行随机水平移动、随机旋转和缩放的预处理，来对数据集进行数据增强； 步骤三：将数据增强后的数据集中的彩色模态图和深度模态图同时输入网络，对网络进行端到端的训练； 步骤四：通过编码器网络提取彩色模态图的特征，得到彩色模态图特征，通过编码器网络提取深度模态图的特征，得到深度模态图特征； 步骤五：选取彩色模态图特征和其对应的深度模态图特征中由编码器网络提取的后两层输出特征，输入到RGB-D融合网络并拼接，实现网络的跨模态特征融合，得到RGB-D融合网络特征，所述跨模态特征融合的具体步骤为： S1、先将第i个彩色模态图特征提取网络的特征和第i个深度模态图特征提取网络的特征输入到RGB-D融合网络，再使用全局平均池化层来获得彩色模态图特征和深度模态图特征的全局统计信息，再将两个特征送到全连接层并通过一个softmax激活函数来获得注意力向量，其中彩色模态图特征提取的注意力向量记为深度模态图特征提取的注意力向量记为接着，注意力向量以逐通道相乘的方式应用于输入特征，得到 S2、将和通过一个最大化函数进行聚合，并保存重要信息，接着通过一个标准操作N.将输出标准化到0-1，得到彩色模态图特征和深度模态图特征融合的注意力向量，记为表示为 S3、最后将融合的注意力向量与输入的特征提取网络的特征逐通道相乘，再与和分别求和，得到将求和得到的两个特征向量串联，输入到一个1*1的卷积层，生成最终的RGB-D融合特征 步骤六：将提取的彩色模态图特征、深度模态图特征以及RGB-D融合网络特征分别输入到解码器进行解码，得到三个特征下的显著性预测数据； 步骤七：将解码器解码得到的三个特征下的显著性预测数据进行聚合，生成显著性检测结果。

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