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龙图腾网获悉海信电子科技(武汉)有限公司申请的专利一种图像显著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：CN115512135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211144028.3，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种图像显著目标检测方法是由唐敏设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像显著目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像显著目标检测方法，构建基于轻量mobilenetv2骨干网络的检测模型，并在该骨干网络中引入融合侧连接，将骨干网络各层级的特征逐步融合，并在多个尺度上预测显著目标并进行监督学习，有效避免了过拟合。申请的图像显著目标检测方法构建的检测模型轻量，同时，通过引入融合侧连接，将各层级特征进行充分融合，使得该检测模型性能与现有的较大模型相当。本申请的图像显著目标检测方法中构建的检测模型轻量、且性能较好，适合电视终端部署，可应用于视觉目标跟踪和智能画质设置等电视应用场景。

本发明授权一种图像显著目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种图像显著目标检测方法，其特征在于，包括： 构建“编码-解码”型卷积神经网络模型，其中，所述“编码”部分采用轻量mobilenetv2骨干网络，所述“编码”部分用于对输入图片进行特征提取，生成一组特征图，包含高层级到低层级的特征图，各层级的特征图具有不同尺度的语义信息； 在所述“解码”部分引入数个融合侧连接，按照从高层到低层的顺序，各层级融合侧连接将对应层级的特征图与上一层级的特征图进行特征融合，并利用融合后的特征图，获取预测显著图以及计算损失函数； 利用各层级的损失函数进行训练，得到训练后的“编码-解码”型卷积神经网络模型； 将图像数据输入训练后的“编码-解码”型卷积神经网络模型进行图像显著目标检测； 其中，所述每个融合侧连接包括特征融合模块、分割头模块以及自动损失计算模块，相邻融合侧连接的特征融合模块之间设置拼接模块， 对应层级的特征图与上一层级的融合特征图通过所述拼接模块进行特征拼接； 拼接后的特征图进入所述特征融合模块进行特征融合处理，得到对应层级的融合特征图； 所述融合特征图输入所述分割头模块，经语义分割，得到对应层级的预测显著图； 根据所述预测显著图与真实显著图，计算各层级对应的损失函数； 所述拼接后的特征图进入所述特征融合模块进行特征融合处理，得到对应层级的融合特征图,包括， 拼接后的特征图经过卷积层、批量归一化层、激活层三层处理后，分成三个分支，其中， 第一分支为残差结构中的直连分支； 第二分支经过1x1卷积层后再分成三个子分支，分别对应着膨胀系数为1、2、3的空洞卷积，经过空洞卷积后得到的3个子分支输出相加，经过批量归一化层和激活层，再通过1x1卷积层后与第一分支相加，第一分支与第二分支一起形成一个残差结构，再经过1x1卷积实现融合，该融合输出将与第三分支再次融合； 第三分支依次经过全局池化层、1x1卷积层、激活层、1x1卷积层和sigmoid层后得到权重系数，该权重系数与第一第二分支融合输出的结果对应相乘，得到最后的特征融合输出。

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