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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多模态预测重建误差的显著性目标检测方法、装置与电子设备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：CN121861272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610330021.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多模态预测重建误差的显著性目标检测方法、装置与电子设备是由卢博闻;朱彤;范影乐设计研发完成，并于2026-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态预测重建误差的显著性目标检测方法、装置与电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态预测重建误差的显著性目标检测方法、装置与电子设备。该方法包括：获取至少一种模态的图像并建立模态存在掩码向量；对每个存在模态图像进行特征编码得到多尺度特征，并进行特征融合得到多尺度全局场景表征；基于多尺度全局场景表征执行自预测重建与跨模态预测重建，获得自重建结果与跨模态重建结果；计算各模态对应的多尺度自重建误差与多尺度跨模态重建误差，以得到多尺度误差图及初始显著性图；构建凝视区域并从各模态图像裁剪图像块以计算初始局部显著性图，通过迭代细化得到细化后的显著性图；计算全局误差特征向量对应的门控显著性图，融合门控显著性图与细化后的显著性图，得到最终的显著性目标检测结果。

本发明授权一种基于多模态预测重建误差的显著性目标检测方法、装置与电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态预测重建误差的显著性目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取至少一种模态的图像并建立模态存在掩码向量，所述模态存在掩码向量用于指示设定的每种模态的图像是否存在； 步骤S2，对每个存在模态图像进行特征编码，得到多尺度特征，并在每个尺度上，将所有存在模态图像的特征进行融合，得到多尺度全局场景表征； 步骤S3，基于所述多尺度全局场景表征，对每一存在模态的多尺度特征执行自预测重建，以及当存在两种以上模态图像时，对每一对存在模态执行从源模态到目标模态的多尺度特征跨模态预测重建，分别获得自重建结果与跨模态重建结果； 步骤S4，基于所述多尺度特征、自重建结果与跨模态重建结果，计算各模态对应的多尺度自重建误差与多尺度跨模态重建误差，并融合构建多尺度误差图，以通过融合所有尺度的误差图得到初始显著性图； 步骤S5，基于所述多尺度误差图与所述初始显著性图，得到凝视区域，并在每个候选凝视区域内，从各模态图像中裁剪对应的图像块并放大到固定高分辨率上执行步骤S2至步骤S4，得到初始局部显著性图，以基于所述初始局部显著性图与相应的初始显著性图的像素差异，得到更新后的显著性图，并对更新后的显著性图重新执行步骤S5，直至满足预设的迭代退出条件，获得细化后的显著性图； 步骤S6，对所有模态、所有尺度的自重建误差与跨模态重建误差进行统计，得到全局误差特征向量并输入至门控网络，生成自适应权重，基于所述自适应权重对所述自重建误差与跨模态重建误差重新计算多尺度误差图，对重新计算后的所有多尺度误差图进行融合，得到门控显著性图，将所述门控显著性图与所述细化后的显著性图进行融合，得到最终的显著性目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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