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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB-红外多源图像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：CN116311363B 。

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：202310211000.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB-红外多源图像目标检测方法是由张艳宁;张秀伟;汪进中;倪涵;王文娜;尹翰林设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB-红外多源图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB‑红外多源图像目标检测方法，设计了一种基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB‑红外多源图像目标检测模型MDFF‑YOLOv5。本发明基于单阶段可见光YOLOv5目标检测模型，设计了多源特征提取模块，实现了RGB‑红外图像对多尺度特征提取；受注意力机制和专家模型动态网络的启发，构建了动态网络多源特征融合模块，实现了通道级、空间级和上下文长距离联系的多源特征动态融合，提高了模型的鲁棒性。精度方面，本发明的MDFF‑YOLOv5在KAIST多源行人检测数据集上全天平均对数漏检率为6.97％，检测速度达19.61FPS。

本发明授权基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB-红外多源图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB-红外多源图像目标检测方法，采用基于动态网络特征融合和YOLOv5的RGB-红外多源图像目标检测模型进行处理，所述模型包括多源特征提取模块和动态网络多源特征融合模块，所述的多源特征提取模块用于提取输入网络的RGB-红外图像对的特征信息；所述的动态网络多源特征融合模块整合了压缩-激发注意力模块、卷积块注意力模块、全局上下文注意力模块和金字塔拆分注意力模块共四种注意力机制，用于获取通道级、空间级和上下文长距离联系的多源特征信息，并使用混合专家模型动态网络架构对多源特征进行动态加权融合；其特征在于步骤如下： 步骤1：将RGB-红外图像对输入多源特征提取模块进行多阶段特征提取，得到五种不同尺度的RGB-红外多源图像特征，之后将和特征进行通道拼接，通过空间金字塔池化SPPF操作，获取更大感受野的特征图； 步骤2：将多源特征提取模块提取到的RGB-红外特征、送入动态多源特征融合网络进行注意力增强和动态多源特征融合，得到融合后的和特征图； 步骤3：将和三个尺度的特征图送入类似路径聚合网络的网络结构，进行自顶向下和自底向上的支路融合处理，得到、和三个尺度的特征图； 步骤4：使用三个参数独立的目标检测头在、和特征图上进行目标检测，并将三个尺度的检测结果汇合后通过非极大值抑制方法进行后处理，得到最终的RGB-红外检测结果。

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