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基于深度学习的无监督视频分割方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的无监督视频分割方法,包括:建立编码解码深度神经网络,编码解码深度神经网络包括:静态图像分割流网络、帧间信息分割流网络以及融合网络;静态图像分割流网络用于对当前视频帧进行前景背景分割处理,帧间信息分割流网络用于对当前视频帧和下一视频帧之间的光流场信息进行运动物体的前景背景分割;将静态图像分割流网络和帧间信息分割流网络输出的分割图像通过融合网络进行融合后,得到视频分割结果。本发明的静态图像分割流网络用于高质量的帧内分割,帧间信息分割流网络用于高质量的光流场信息分割,两路输出通过最后的融合操作得到提升后的分割结果,从而可以根据有效的双路输出和融合操作得到较好的分割结果。

著录项

  • 公开/公告号CN107808389B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201711004135.5

  • 发明设计人 宋利;许经纬;解蓉;张文军;

    申请日2017-10-24

  • 分类号G06T7/215(20170101);G06T7/194(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31317 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人徐红银

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2022-08-23 10:55:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-17

    授权

    授权

  • 2018-04-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/215 申请日:20171024

    实质审查的生效

  • 2018-04-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/215 申请日:20171024

    实质审查的生效

  • 2018-03-16

    公开

    公开

  • 2018-03-16

    公开

    公开

  • 2018-03-16

    公开

    公开

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