天眼查App显示，2025年6月6日，「一种基于深度学习的显著性目标排序方法及系统」正式进入专利公布阶段。申请人为山东大学和山东正中信息技术股份有限公司，该项人工智能领域专利涉及显著性目标排序技术。据专利信息显示，该方法能够显著优化显著性目标的竞争关系量化能力。发明人为陈振学、翟含笑、刘成云、黄昱文、陈纪旸、张建成、鹿全礼、李士宽。

本公开提供了一种基于深度学习的显著性目标排序方法及系统，包括获取待处理图像，将图像输入到训练后的目标排序模型中进行显著性目标识别及显著性得分计算，得到最终的显著性目标排序结果。目标排序模型采用双分支结构：视觉分支提取目标的显著性特征，语义分支提取全图语义特征和目标语义特征，并进行语义知识交互和方向关系推理，最终整合两个分支上的显著性得分，实现更精准的显著性目标及排序结果。本发明通过整合多种特征，激励模型自主学习显著性目标之间的竞争关系，从而更精准地量化竞争结果。

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