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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跨模态特征增强与置信融合的多光谱行人检测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：CN116311364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310211007.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于跨模态特征增强与置信融合的多光谱行人检测方法是由缑水平;刘昕怡;李睿敏;项佳军;王新林;李晟设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态特征增强与置信融合的多光谱行人检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于跨模态特征增强与置信融合的多光谱行人检测方法，主要解决现有技术在单模态条件下行人检测漏检率和虚警率较高的问题。其实现方案为：获取可见光图像和红外图像构成数据集，并按8:2的比例将其化分为训练集和测试集；构建由交互共有注意力模块、池化层多尺度自适应融合模块及置信度融合模块依次级联构成的双流行人检测网络；使用训练集通过小批量梯度下降对该双流行人检测网络进行训练，直至网络损失收敛；将测试集输入到训练好的网络中得到多光谱行人检测结果。本发明相较于其他行人检测方法，充分考虑了模态之间的交互关系，降低了漏检率和虚警率，提高了行人检测的准确率，可用于处理复杂环境下的行人目标检测。

本发明授权基于跨模态特征增强与置信融合的多光谱行人检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态特征增强与置信融合的多光谱行人检测方法，其特征在于，包括： 1获取可见光和红外的图像构成数据集，并按8:2的比例将其化分为训练集和测试集； 2构建基于跨模态特征增强与置信融合的双流行人检测网络α： 2a建立由多层全局池化层和多层卷积层交叉级联组成的交互共有注意力模块，用于计算共有注意力权重以及增强特征； 2b建立由一层全局池化层，两层全连接层级联的池化层多尺度自适应融合模块，用于对增强特征进行编码，获得细粒度特征； 2c建立由四层卷积层和sigmoid函数级联的模态内置信度模块；建立由一层卷积层和sigmoid函数级联的模态间置信度模块，将模态内置信度模块和模态间置信度模块连接组成置信度融合模块，用于细粒度特征的置信度融合； 2d在现有VGG16特征提取主干网络的每个卷积层之间添加共有注意力模块，在最后一层共有注意力模块后连接现有RPN网络，在RPN网络后依次连接多尺度自适应融合模块和置信度融合模块，得到基于跨模态特征增强与置信融合的双流行人检测网络； 3将训练集输入到双流行人检测网络α，利用小批量梯度下降方法对其训练，得到训练好的预测模型； 4将可见光和红外图像的测试集输入到预测模型中得到行人检测的预测结果。

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