哈尔滨工业大学刘冰获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法与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：CN116363388B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310232745.X，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法与系统是由刘冰;王甜甜;付平;高丽娜;闫铮;付杰;周惊涛;王树炎;孙杉;梁祖爽设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法与系统。所述方法可以通过对空间特征与运动特征进行相互约束，实现时空跨模态特征的有效融合，并利用图神经网络的优势有效学习、推理子区域之间存在的复杂逻辑关系，捕获丰富的时空上下文结构信息，最终实现提升视频显著性物体检测的整体性能。
本发明授权一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双模态交叉融合与多图交互式学习的视频显著性物体检测方法，其特征在于：所述方法具体为： 步骤1、将第t帧的RGB图像及与之对应的光流图像作为输入，分别通过两个独立的ResNet50骨干网络初步提取空间特征和运动特征； 步骤2、利用交叉注意力模块对从骨干网络中K个特征提取层输出的空间特征与运动特征进行时空跨模态特征的有效融合； 步骤3、采用多尺度特征融合模块分别从空间特征提取分支、时间特征提取分支以及双模态交叉融合分支中捕获多尺度的特征线索，提升方法整体的鲁棒性； 步骤4、对多尺度空间特征、多尺度运动特征以及多尺度融合特征分别进行图投影操作，使他们变换到非欧氏空间，以获得相应地图结构数据，即空间图、运动图和融合图； 步骤5、将空间图、运动图和融合图同时输入到多图交互式学习网络中进行处理，通过多关系动态注意力图卷积算子捕获更加丰富的时空上下文结构信息，同时利用图交互模块使得时空信息交互最大化； 步骤6、最后，对融合图节点嵌入信息挖掘过程最终输出的融合图经过图重投影操作，使其恢复到原始的欧氏空间，紧接着经过全连接层处理之后，生成最终的显著性检测结果。
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