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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统和方法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：CN114898189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210333408.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统和方法是由秦翰林;罗国慧;延翔;欧洪璇;孙鹏;张昱赓;陈嘉欣;冯冬竹设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统，包括双流骨干网络模块、光照热度感知模块和级联区域提议模块，其中，所述双流骨干网络模块包括红外特征提取单元、可见光特征提取单元以及特征引导单元，其中，红外特征提取单元获取原始红外图像的不同尺度红外特征，可见光特征提取单元获取可见光图像的不同尺度可见光特征；特征引导单元获得加权的红外特征和加权的可见光特征；光照热度感知模块获取可见光特征的可信度权值和红外特征的可信度权值；级联区域提议模块用于获得目标的识别结果。本发明采用模态间特征差异引导补充学习的层级间特征生成方式，提升了模态间特征表示的依赖性，并提高了网络系统的泛化能力。

本发明授权基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统，其特征在于，包括双流骨干网络模块、光照热度感知模块和级联区域提议模块，其中，所述双流骨干网络模块包括红外特征提取单元、可见光特征提取单元以及特征引导单元，其中，所述红外特征提取单元用于获取原始红外图像的不同尺度红外特征，所述可见光特征提取单元用于获取与所述红外图像为同一场景的可见光图像的不同尺度可见光特征；所述特征引导单元用于对当前尺度的红外特征和可见光特征进行融合和加权，获得加权的红外特征和加权的可见光特征，以交叉引导所述红外特征提取单元和所述可见光特征提取单元中下一尺度红外特征和可见光特征的形成；所述光照热度感知模块用于根据原始红外图像的图像热度值、原始可见光图像的图像照明值，获得可见光特征的可信度权值和红外特征的可信度权值；所述级联区域提议模块用于根据不同尺度的红外特征、不同尺度的可见光特征、以及可见光特征的可信度权值和红外特征的可信度权值，获得目标的识别结果；所述红外特征提取单元包括多个级联的红外特征提取卷积层，以获得不同尺度的红外光特征；所述可见光特征提取单元包括多个级联的可见光特征提取单元，以获得不同尺度的可见光特征；所述特征引导单元包括多个级联的模态差异引导子单元，其中，所述模态差异引导子单元利用当前尺度的红外光特征和可见光特征以及上一个模态差异引导子单元获取的红外可见光融合向量，获得加权的红外特征、加权的可见光特征以及红外可见光融合向量，并将加权的红外特征传输至下一尺度的可见光特征提取单元，将加权的可见光特征传输至下一尺度的红外特征提取单元，以交叉引导所述红外特征提取单元和所述可见光特征提取单元中下一尺度红外特征和可见光特征的形成，同时将所述红外可见光融合向量传输至下一个模态差异引导子单元，所述模态差异引导子单元具体用于：对当前可见光特征、当前红外特征以及前一模态差异引导子单元输出的可见光红外融合特征进行融合，并通过三个并行的3×3卷积层进行特征分离，获得包括更多语义信息的可见光特征、红外特征以及可见光红外融合特征，随后利用Sigmoid激活函数得到当前可见光特征和当前红外特征对应的权值，从而形成加权的可见光特征和加权的红外特征；所述光照热度感知模块包括光照热度感知单元、光照感知机制单元和热度感知机制单元，其中，所述光照热度感知单元用于根据输入的原始可见光图像和原始红外图像进获得目标区域的最低光照值和最高光照值，以及目标区域的最低热度值和最高热度值；所述光照感知机制单元用于根据目标区域的最低光照值和最高光照值，获得在当前光照条件下的可见光特征可信度权值和红外特征可信度权值；所述热度感知机制单元用于根据目标区域的最低热度值和最高热度值，获得在当前热度条件下的可见光特征可信度权值和红外特征可信度权值；利用所述光照热度感知模块获得的热度光照感知参数，即，当前光照条件下的可见光特征可信度权值和红外特征可信度权值，以及当前热度条件下的可见光特征可信度权值和红外特征可信度权值对目标类别近似度估计值和目标位置偏移估计值进行调整。

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