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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于光照感知和混合专家模型的多源目标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：CN120088465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510542977.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于光照感知和混合专家模型的多源目标检测方法是由张艳宁;田雪涛;汪进中;邢颖慧;曾浩瑞;张鸿玺;张秀伟设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光照感知和混合专家模型的多源目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，公开了一种基于光照感知和混合专家模型的多源目标检测方法，包括：使用双流骨干网络对输入的成对的RGB图像和红外图像进行下采样和多尺度特征提取，得到不同尺度的RGB特征和红外特征，；基于和得到重组后的特征和，基于和得到重组后的特征和，基于和得到融合特征；将、和输入至RGB颈部网络，生成聚合特征、和，将、和输入至红外颈部网络，生成聚合特征、和；将、和输入至RGB检测网络进行检测以得到RGB检测结果，将、和输入至红外检测网络进行检测以得到红外检测结果。该方法有效提高了多源目标检测的精度和场景鲁棒性。

本发明授权基于光照感知和混合专家模型的多源目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光照感知和混合专家模型的多源目标检测方法，其特征在于，包括： 使用双流骨干网络对输入的成对的RGB图像和红外图像进行下采样和多尺度特征提取，从而得到不同尺度的RGB特征和红外特征；其中，，分别对应于12、14、18、116和132的下采样分辨率； 将和输入至第一光照自适应混合专家动态特征分解组合模块，通过光照感知和多专家决策，得到重组后的特征和，将和输入至第二光照自适应混合专家动态特征分解组合模块，通过光照感知和多专家决策，得到重组后的特征和，对和进行通道拼接，得到拼接后的特征，将输入至空间金字塔池化模块，得到融合特征； 将、和输入至RGB颈部网络进行多路径特征聚合，生成RGB聚合特征、和，将、和输入至红外颈部网络进行多路径特征聚合，生成红外聚合特征、和； 将、和输入至RGB检测网络进行检测，使用非极大值进行抑制处理后，得到RGB检测结果，将、和输入至红外检测网络进行检测，使用非极大值进行抑制处理后，得到红外检测结果； 第一光照自适应混合专家动态特征分解组合模块和第二光照自适应混合专家动态特征分解组合模块的网络结构相同，均由一个光照感知网络和三个稀疏门控混合专家模型组成，三个稀疏门控混合专家模型分别为白天稀疏门控混合专家模型、夜晚稀疏门控混合专家模型和暗夜稀疏门控混合专家模型； 第一光照自适应混合专家动态特征分解组合模块的光照感知网络在收到后，基于预测出图像光照值，同时得到最大光照值索引，基于判断当前所属的光照场景，并基于当前所属的光照场景启动相对应的稀疏门控混合专家模型；其中，当前所属的光照场景为白天、夜晚或暗夜； 第一光照自适应混合专家动态特征分解组合模块的启动的稀疏门控混合专家模型将和进行通道拼接，得到拼接后的特征，随后使用噪声Top-K稀疏门控网络计算门控权重，并激活对应的Top-K个专家网络进行综合决策，最后将门控权重和参与计算的专家网络的输出进行加权，得到重组后的特征和； 第二光照自适应混合专家动态特征分解组合模块的光照感知网络在收到后，基于预测出图像光照值，同时得到最大光照值索引，基于判断当前所属的光照场景，并基于当前所属的光照场景启动相对应的稀疏门控混合专家模型；其中，当前所属的光照场景为白天、夜晚或暗夜； 第二光照自适应混合专家动态特征分解组合模块的启动的稀疏门控混合专家模型将和进行通道拼接，得到拼接后的特征，随后使用噪声Top-K稀疏门控网络计算门控权重，并激活对应的Top-K个专家网络进行综合决策，最后将门控权重和参与计算的专家网络的输出进行加权，得到重组后的特征和。

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