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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種面向無人機未配準RGB-T圖像的顯著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：CN118865173B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202410919265.5，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權一種面向無人機未配準RGB-T圖像的顯著目標檢測方法是由周曉飛;朱勇強;王博;張繼勇;喬通;章國道設計研發完成，并于2024-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向無人機未配準RGB-T圖像的顯著目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向無人機未配準RGB?T圖像的顯著目標檢測方法，該方法首先獲取場景的RGB模態和熱紅外模態數據，并進行預處理。其次通過骨干網絡分別提取RGB模態和熱紅外模態的n級不同尺度特征，進行模態特征增強。然后將模態特征增強后的RGB模態特征和熱紅外模態特征，進行跨模態特征融合。最后將融合后的特征，進行目標搜索解碼，得到顯著性檢測結果，并以端到端的方式聯合訓練。本發明能夠幫助網絡更好地關注重要的特征信息，提高網絡在處理圖像任務中的性能和準確性。

本發明授權一種面向無人機未配準RGB-T圖像的顯著目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種面向無人機未配準RGB-T圖像的顯著目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1.獲取場景的RGB模態和熱紅外模態數據，并進行預處理； 步驟2.通過骨干網絡分別提取RGB模態和熱紅外模態的n級不同尺度特征； 步驟3.將不同尺度的RGB模態特征和熱紅外模態特征，進行模態特征增強，具體實現過程如下： 將不同尺度的RGB模態特征和熱紅外模態特征沿著通道維度進行平均池化，最大池化和1x1卷積運算；然后，通過拼接和卷積壓縮生成全局空間特征圖fs： fs＝δConvCat[S1,...,Sn] 其中，表示第i級RGB模態特征或者熱紅外模態特征，Ave表示平均池化操作，Max表示最大池化操作，Conv表示1x1卷積操作，Cat表示拼接操作，δ表示Sigmoid激活函數；接著將全局空間特征圖與原始特征之間進行元素級相乘，再加上原始特征；對于RGB模態特征，增加通道注意力機制強調語義信息： 其中，表示原始RGB模態的第i級模態特征，表示原始熱紅外模態的第i級模態特征，表示增強后RGB模態的第i級模態特征， 表示增強后熱紅外模態的第i級模態特征，fs表示全局空間特征圖，CA表示通道注意力機制； 步驟4.將模態特征增強后的RGB模態特征和熱紅外模態特征，進行跨模態特征融合；所述跨模態特征融合具體實現過程如下: 先將模態特征增強后的RGB模態特征和熱紅外模態特征進行拼接和卷積操作，形成一個初始特征向量；然后依次應用平均池化操作和Softmax激活函數，生成各模態的權值和利用各模態的權值與模態特征相乘以重新分配各模態融合的權重： 將重新分配權重的模態特征通過卷積進行多層次融合，中間引入注意力機制CBAM： 步驟5.將融合后的特征，進行目標搜索解碼，得到顯著性檢測結果； 步驟6.通過損失函數，以端到端的方式進行聯合訓練。

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杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158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”。