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龍圖騰網恭喜中國計量大學;浙江省檢驗檢疫科學技術研究院申請的專利一種根據自適應權重進行多模態融合的目標檢測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：CN119785015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510282093.X，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種根據自適應權重進行多模態融合的目標檢測方法是由吳向平;張秉煊;萬旺軍;姚佳妮設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種根據自適應權重進行多模態融合的目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種根據自適應權重進行多模態融合的目標檢測方法，包括：獲取紅外相機和可見光相機拍攝的同一場景下的紅外圖像和可見光圖像；同時將紅外圖像和可見光圖像輸入到預先訓練好的目標檢測模型中進行目標檢測，得到目標檢測結果；其中，目標檢測模型包括骨干網絡；骨干網絡包括紅外圖像特征提取模塊、可見光圖像特征提取模塊、自適應模態融合權重計算模塊和跨模態特征交互模塊；自適應模態融合權重計算模塊包括第一獨立模態權重計算模塊、第二獨立模態權重計算模塊、偏置項計算模塊和softmax層，從而能夠解決現有技術中由于采用固定權重進行加權求和的方式導致的目標檢測不精準的問題。

本發明授權一種根據自適應權重進行多模態融合的目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種根據自適應權重進行多模態融合的目標檢測方法，其特征在于，包括：獲取紅外相機和可見光相機拍攝的同一場景下的紅外圖像和可見光圖像；同時將所述紅外圖像和所述可見光圖像輸入到預先訓練好的目標檢測模型中進行目標檢測，得到目標檢測結果；其中，所述目標檢測模型包括骨干網絡和頸部網絡；所述骨干網絡包括紅外圖像特征提取模塊、可見光圖像特征提取模塊、自適應模態融合權重計算模塊和跨模態特征交互模塊；所述紅外圖像特征提取模塊和所述可見光圖像特征提取模塊均包括P1層至P5層；所述自適應模態融合權重計算模塊包括第一獨立模態權重計算模塊、第二獨立模態權重計算模塊、偏置項計算模塊和softmax層，所述第一獨立模態權重計算模塊用于根據所述紅外圖像特征提取模塊的P5層輸出的特征圖，確定第一初步權重值，以及所述第二獨立模態權重計算模塊用于根據所述可見光圖像特征提取模塊的P5層輸出的特征圖，確定第二初步權重值，以及所述偏置項計算模塊用于根據所述紅外圖像特征提取模塊的P3層輸出的特征圖和所述可見光圖像特征提取模塊的P3層輸出的特征圖，確定偏置項，以及所述softmax層用于根據所述第一初步權重值、所述第二初步權重值和所述偏置項，確定第一模態融合權重和第二模態融合權重；所述跨模態特征交互模塊用于根據所述第一模態融合權重和所述第二模態融合權重對相應的特征圖進行融合，得到融合后的特征圖；所述頸部網絡用于根據所述融合后的特征圖，輸出所述目標檢測結果；所述第一模態融合權重的計算表達式為： ；式中，WIR表示所述第一模態融合權重；softmax表示softmax操作；w1表示所述第一初步權重值；w2表示所述第二初步權重值；b表示所述偏置項；以及，所述第二模態融合權重的計算表達式為： ；式中，Wrgb表示所述第二模態融合權重。

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中國計量大學;浙江省檢驗檢疫科學技術研究院，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘新區學源街258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”。