公开(公告)号：CN115564969A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211233301.X

申请日：2022-10-10

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 叶梦涛 ,  青春美 ,  徐向民 ,  田翔

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种全景图显著性预测方法、设备及存储介质，包括：以自然场景全景图作为数据集，对数据集内的全景图像进行投影预处理，所述投影预处理包括多立方体投影及多球面旋转投影；分别将经过多立方体投影和多球面体投影生成的投影全景图作为源数据输入全局与局部子网络，进行显著性预测训练得到局部显著性预测图片及全局显著性预测图片；将全局显著性预测图片和局部先显著性预测图片按照比例融合得到同时关注全局与局部信息的均衡显著性投影，将均衡显著性投影进行相同方向与角度的逆投影，得到融合显著性预测图。本发明同时关注全景图像的全局与局部信息，并对全局与局部的特征信息进行线性加权的融合，比之卷积神经网络模型更为精准高效。