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基于视觉显著性检测的遥感图像飞机目标检测方法及装置: 本发明公开了一种基于视觉显著性检测的遥感图像飞机目标检测方法及装置。所述方法包括获取输入特征，确定对应掩码；根据所述掩码基于输入特征划分前景区域和背景区域；将输入特征分别和前景任务标记、背景任务标记进行拼接生成查询，前景...; 李冠群

融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位: 2025年; 为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。; 黄龙杨王致远屈若锟熊乾凯李诚龙; 关键词：同步定位与地图构建视觉显著性单目视觉

基于机器视觉的视觉显著性弱小目标检测方法: 2025年; 在不同的光照环境下,弱小目标的亮度和对比度会发生变化。当光线从一侧照射时,部分区域过亮而部分区域过暗,弱小目标若位于暗区,会因为亮度太低而难以被检测到,若位于亮区,会因为过曝而丢失部分特征,由此导致弱小目标检测准确性下降。为此,提出基于机器视觉的视觉显著性弱小目标检测方法。首先,收集弱小目标图像,根据其光照类型将其分割成不同的分量,利用灰度映射函数对其进行变换处理,并采用机器视觉中的校正方法实现图像的光照补偿,对于过暗区域,增加的亮度值,对于过亮区域,降低的亮度值,从而使整个图像的亮度更加均匀,提高弱小目标的可检测性。然后,定义图像的中心矩阵的邻域矩阵,从中提取出图像的特征,计算中心矩阵与邻域矩阵之间的相似性度量,计算中心像素点的显著性,筛选多个符合要求的像素点。最后,通过计算每个像素点的加权值,构建图像的视觉显著图,再通过阈值分割检测出图像的弱小目标。实验结果表明,设计的检测方法在实际应用中信杂比增益值为5.51,其能够准确检测出图像中的弱小目标。; 刘迪马莉; 关键词：机器视觉视觉显著性弱小目标目标检测光照补偿

基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测: 2025年; 鸟类在输电线路杆塔上筑巢会对电网的稳定运行造成极大的威胁。针对无人机航拍图像中鸟窝检测问题,提出一种基于视觉显著性的输电线路杆塔鸟窝检测算法,该算法通过灰度值分析定位出线路杆塔所在的区域并将其作为感兴趣区域,提取图像的三种显著性特征,并采用条件随机场模型进行特征融合得到显著图;根据鸟窝的形状特征制定约束条件,排除电力线和云层等伪目标的干扰,得到鸟窝检测结果。实验结果表明,所提出的方法能够准确地检测出输电线路杆塔上的鸟窝。; 余志宏储露露马云鹏周亚琴李庆武; 关键词：计算机视觉多特征融合条件随机场

一种基于神经元重置的视觉显著性强化学习方法: 本发明提出了一种基于神经元重置的视觉显著性强化学习方法，旨在解决在数据样本有限的情况下，传统注意力机制导致深度强化学习模型过拟合的问题，从而提升无人机巡检系统在复杂环境中的性能和适应性。该方法通过引入动态视觉注意力图生成...; 李策马佳林王宗顺王凯肖利梅梁鸾王茹唐广旭何成旦张衍

一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法: 本发明公开了一种基于视觉显著性与多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤1、显著性图生成；步骤2、目标候选区域提取：根据物体目标具有闭合轮廓特点对目标候选框进行粗定位；步骤3、多尺度特征融合与检测。本发明...; 李斌全吴兰崔贝贝龚丽爽郭鑫

一种基于多层非局部网络的视觉显著性检测方法及系统: 本发明公开了一种基于多层非局部网络的视觉显著性检测方法及系统，获取待检测的图像数据集；将待检测的图像数据集输入到预先训练好的显著性检测模型，得到显著性图像集；所述预先训练好的显著性检测模型为以损失函数的最小值为目标进行训...; 崔子冠沈婷婷王淑菲张一帆

一种图像视觉显著性的提取方法: 本发明提供一种图像视觉显著性的提取方法，包括获取图像，还包括对获取的图像进行超像素分割，得到超像素集合；以关联矩阵对所构建的超图进行表示；将图像输入通过深度学习网络进行特征提取；计算超像素的特征；计算超像素的显著值；计算...; 马楠刘志杰梁晔

基于先验知识的视觉显著性强化学习方法: 本发明提出了一种基于先验知识的视觉显著性深度强化学习方法，其特征在于，包括：步骤1、获取最初的先验注意力图：使用可学习的高斯滤波器结合普残差对输入的机器人视觉导航图像进行处理，得到先验注意力图；步骤2、优化先验注意力图：...; 李策马佳林王茹唐广旭邵创新肖利梅王宗顺何成旦张衍

一种基于RGB-D图像的视觉显著性目标检测方法: 本发明涉及计算机视觉技术领域，且公开了一种基于RGB‑D图像的视觉显著性目标检测方法，包括以下步骤：S1、首先通过MI模块对不同模态的对应特征之间的相互关系进行通道对齐和空间校准，获得跨模态表示；S2、然后在Swin T...; 李永明徐琪郑盼盼

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