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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种第一人称视角无人机视频显著性预测方法及系统，基于相机运动信息以及第一人称视角先验信息，进行第一人称无人机视频显著性预测，实现方式包括首先基于输入的若干连续视频帧，通过运动恢复结构方式计算出每帧的旋转矩阵；同时将视频帧送入显著性基础特征提取模块，所得输出继续送入时空特征提取模块中的时间编码器和空间编码器中，将编码器输出相加并整合后，与显著性基础特征提取模块的输出相加得到时空特征提取模块的输出；将时空特征提取模块的输出与旋转矩阵作为相机运动模块的输入，并将相机运动模块的输出送入第一人称视角先验模块；将第一人称视角先验模块输出送入时序平均模块，再送入解码器中，得到显著性预测图。
主权项：1.一种第一人称视角无人机视频显著性预测方法，其特征在于：基于相机运动信息以及第一人称视角先验信息，进行第一人称无人机视频显著性预测，实现方式包括首先基于输入的若干连续视频帧，通过运动恢复结构方式计算出每一帧的旋转矩阵；同时将视频帧送入显著性基础特征提取模块，所得到的输出继续送入时空特征提取模块中的时间编码器和空间编码器中，将两个编码器的输出相加并送入2D卷积层中整合后，与显著性基础特征提取模块的输出相加得到时空特征提取模块的输出；将时空特征提取模块的输出与运动恢复结构所计算出的旋转矩阵作为相机运动模块的输入，并将相机运动模块的输出送入第一人称视角先验模块；将第一人称视角先验模块的输出送入时序平均模块，再将结果送入解码器中，最终得到显著性预测图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种第一人称视角无人机视频显著性预测方法及系统
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