西安交通大学白浩闻获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合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：CN116824321B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310795467.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法是由白浩闻;赵子祥;张春霞;张讲社设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法，包括以下步骤：采集红外图像和可见光图像，划分训练集与测试集；建立优化目标并求解，得到迭代公式；利用神经网络代替迭代公式中的近端算子，得到神经网络结构；将训练集送入到神经网络中，得到融合图片，根据融合图片、红外图像与可见光图像计算总损失；根据总损失更新神经网络的参数，得到更新后的神经网络；将测试集的红外图像与可见光图像输入到更新后的神经网络中，得到融合图像。本发明使融合后的图像具有易于被下游任务网络区分的特征，并且能够融合数据集上实现了最佳性能，同时兼顾了性能和可解释性，并且具有合理性和适用性。
本发明授权下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法在权利要求书中公布了：1.下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集红外图像和可见光图像；并将红外图像与可见光图像划分训练集与测试集； 2建立优化目标，利用梯度投影法求解优化目标，得到迭代公式；利用神经网络代替迭代公式中的近端算子，得到神经网络结构； 3将训练集送入到神经网络中，得到融合图片，将融合图片、红外图像与可见光图像计算总损失；根据总损失利用梯度反传算法更新神经网络的参数，得到更新后的神经网络； 4将测试集的红外图像与可见光图像输入到更新后的神经网络网络中，得到融合图像； 优化目标如下所示： 其中，DS·是下游任务相关的得分项，h·是先验项，λ是第一权重参数，η是第二权重参数，If为融合图像。
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