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恭喜西安電子科技大學秦翰林獲國家專利權

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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利基于模態差異特征引導的紅外可見光融合識別系統和方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114898189B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210333408.5,技術領域涉及:G06V10/80;該發明授權基于模態差異特征引導的紅外可見光融合識別系統和方法是由秦翰林;羅國慧;延翔;歐洪璇;孫鵬;張昱賡;陳嘉欣;馮冬竹設計研發完成,并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

基于模態差異特征引導的紅外可見光融合識別系統和方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于模態差異特征引導的紅外可見光融合識別系統,包括雙流骨干網絡模塊、光照熱度感知模塊和級聯區域提議模塊,其中,所述雙流骨干網絡模塊包括紅外特征提取單元、可見光特征提取單元以及特征引導單元,其中,紅外特征提取單元獲取原始紅外圖像的不同尺度紅外特征,可見光特征提取單元獲取可見光圖像的不同尺度可見光特征;特征引導單元獲得加權的紅外特征和加權的可見光特征;光照熱度感知模塊獲取可見光特征的可信度權值和紅外特征的可信度權值;級聯區域提議模塊用于獲得目標的識別結果。本發明采用模態間特征差異引導補充學習的層級間特征生成方式,提升了模態間特征表示的依賴性,并提高了網絡系統的泛化能力。

本發明授權基于模態差異特征引導的紅外可見光融合識別系統和方法在權利要求書中公布了:1.一種基于模態差異特征引導的紅外可見光融合識別系統,其特征在于,包括雙流骨干網絡模塊、光照熱度感知模塊和級聯區域提議模塊,其中,所述雙流骨干網絡模塊包括紅外特征提取單元、可見光特征提取單元以及特征引導單元,其中,所述紅外特征提取單元用于獲取原始紅外圖像的不同尺度紅外特征,所述可見光特征提取單元用于獲取與所述紅外圖像為同一場景的可見光圖像的不同尺度可見光特征;所述特征引導單元用于對當前尺度的紅外特征和可見光特征進行融合和加權,獲得加權的紅外特征和加權的可見光特征,以交叉引導所述紅外特征提取單元和所述可見光特征提取單元中下一尺度紅外特征和可見光特征的形成;所述光照熱度感知模塊用于根據原始紅外圖像的圖像熱度值、原始可見光圖像的圖像照明值,獲得可見光特征的可信度權值和紅外特征的可信度權值;所述級聯區域提議模塊用于根據不同尺度的紅外特征、不同尺度的可見光特征、以及可見光特征的可信度權值和紅外特征的可信度權值,獲得目標的識別結果;所述紅外特征提取單元包括多個級聯的紅外特征提取卷積層,以獲得不同尺度的紅外光特征;所述可見光特征提取單元包括多個級聯的可見光特征提取單元,以獲得不同尺度的可見光特征;所述特征引導單元包括多個級聯的模態差異引導子單元,其中,所述模態差異引導子單元利用當前尺度的紅外光特征和可見光特征以及上一個模態差異引導子單元獲取的紅外可見光融合向量,獲得加權的紅外特征、加權的可見光特征以及紅外可見光融合向量,并將加權的紅外特征傳輸至下一尺度的可見光特征提取單元,將加權的可見光特征傳輸至下一尺度的紅外特征提取單元,以交叉引導所述紅外特征提取單元和所述可見光特征提取單元中下一尺度紅外特征和可見光特征的形成,同時將所述紅外可見光融合向量傳輸至下一個模態差異引導子單元,所述模態差異引導子單元具體用于:對當前可見光特征、當前紅外特征以及前一模態差異引導子單元輸出的可見光紅外融合特征進行融合,并通過三個并行的3×3卷積層進行特征分離,獲得包括更多語義信息的可見光特征、紅外特征以及可見光紅外融合特征,隨后利用Sigmoid激活函數得到當前可見光特征和當前紅外特征對應的權值,從而形成加權的可見光特征和加權的紅外特征;所述光照熱度感知模塊包括光照熱度感知單元、光照感知機制單元和熱度感知機制單元,其中,所述光照熱度感知單元用于根據輸入的原始可見光圖像和原始紅外圖像進獲得目標區域的最低光照值和最高光照值,以及目標區域的最低熱度值和最高熱度值;所述光照感知機制單元用于根據目標區域的最低光照值和最高光照值,獲得在當前光照條件下的可見光特征可信度權值和紅外特征可信度權值;所述熱度感知機制單元用于根據目標區域的最低熱度值和最高熱度值,獲得在當前熱度條件下的可見光特征可信度權值和紅外特征可信度權值;利用所述光照熱度感知模塊獲得的熱度光照感知參數,即,當前光照條件下的可見光特征可信度權值和紅外特征可信度權值,以及當前熱度條件下的可見光特征可信度權值和紅外特征可信度權值對目標類別近似度估計值和目標位置偏移估計值進行調整。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學,其通訊地址為:710000 陜西省西安市雁塔區太白南路2號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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