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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种面向无人机未配准RGB-T图像的显著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：CN118865173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410919265.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种面向无人机未配准RGB-T图像的显著目标检测方法是由周晓飞;朱勇强;王博;张继勇;乔通;章国道设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机未配准RGB-T图像的显著目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向无人机未配准RGB‑T图像的显著目标检测方法，该方法首先获取场景的RGB模态和热红外模态数据，并进行预处理。其次通过骨干网络分别提取RGB模态和热红外模态的n级不同尺度特征，进行模态特征增强。然后将模态特征增强后的RGB模态特征和热红外模态特征，进行跨模态特征融合。最后将融合后的特征，进行目标搜索解码，得到显著性检测结果，并以端到端的方式联合训练。本发明能够帮助网络更好地关注重要的特征信息，提高网络在处理图像任务中的性能和准确性。

本发明授权一种面向无人机未配准RGB-T图像的显著目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机未配准RGB-T图像的显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.获取场景的RGB模态和热红外模态数据，并进行预处理； 步骤2.通过骨干网络分别提取RGB模态和热红外模态的n级不同尺度特征； 步骤3.将不同尺度的RGB模态特征和热红外模态特征，进行模态特征增强，具体实现过程如下： 将不同尺度的RGB模态特征和热红外模态特征沿着通道维度进行平均池化，最大池化和1x1卷积运算；然后，通过拼接和卷积压缩生成全局空间特征图fs： fs＝δConvCat[S1,...,Sn] 其中，表示第i级RGB模态特征或者热红外模态特征，Ave表示平均池化操作，Max表示最大池化操作，Conv表示1x1卷积操作，Cat表示拼接操作，δ表示Sigmoid激活函数；接着将全局空间特征图与原始特征之间进行元素级相乘，再加上原始特征；对于RGB模态特征，增加通道注意力机制强调语义信息： 其中，表示原始RGB模态的第i级模态特征，表示原始热红外模态的第i级模态特征，表示增强后RGB模态的第i级模态特征， 表示增强后热红外模态的第i级模态特征，fs表示全局空间特征图，CA表示通道注意力机制； 步骤4.将模态特征增强后的RGB模态特征和热红外模态特征，进行跨模态特征融合；所述跨模态特征融合具体实现过程如下: 先将模态特征增强后的RGB模态特征和热红外模态特征进行拼接和卷积操作，形成一个初始特征向量；然后依次应用平均池化操作和Softmax激活函数，生成各模态的权值和利用各模态的权值与模态特征相乘以重新分配各模态融合的权重： 将重新分配权重的模态特征通过卷积进行多层次融合，中间引入注意力机制CBAM： 步骤5.将融合后的特征，进行目标搜索解码，得到显著性检测结果； 步骤6.通过损失函数，以端到端的方式进行联合训练。

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