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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于红外-可见光信息融合的目标检测方法及系统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：CN116681984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310650787.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于红外-可见光信息融合的目标检测方法及系统是由李智勇;刘函豪;付浩龙;林家丞;王子安;肖志强设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外-可见光信息融合的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于红外‑可见光信息融合的目标检测方法，通过设置的ISF‑Net网络对可见光和红外特征进行训练，能够有效的学习两种模态的共同特征和差异特征，利用特征分离损失监督训练的过程，使两种模态共同特征中的分歧最小化，差异特征中的分歧最大化，然后利用利用通道注意分支和空间注意分支将共同特征和差异特征进行增强，突出共同特征和差异特征之间的差异，有效提高了融合特征的特征表达能力，使得模型具有较高的检测精度。本申请还提供一种基于红外‑可见光信息融合的目标检测系统。

本发明授权基于红外-可见光信息融合的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外-可见光信息融合的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建数据集，所述数据集中包括可见光图像-红外图像对； S2：构建特征提取网络，所述特征提取网络包括结构相同的两个分支，将可见光-红外图像对输入至所述特征提取网络，由两个分支分别提取可见光特征Frgb和红外特征Fir； S3：构建ISF-Net网络，将所述可见光特征Frgb和红外特征Fir送入所述ISF-Net网络进行训练，所述ISF-Net网络包括特征交互模块及多层次特征融合模块，所述可见光特征Frgb和红外特征Fir在所述特征交互模块中进行信息交互，生成共同特征和差异特征，然后将生成的共同特征和差异特征送入所述多层次特征融合模块进行元素级的特征融合，输出最终特征，采用损失函数监督训练的过程，促进两种模态共同特征的接近和模态之间的差异特征的分离； S4：将最终输出特征送入检测头，获得检测结果； 所述特征交互模块包括依次连接的第一区块和第二区块，所述第一区块设置有CM-MSA模块，所述第二区块设置有DI-MSA模块； 所述多层次特征融合模块包括平行设置的通道注意分支和空间注意分支，利用所述通道注意分支和空间注意分支对所述共同特征和差异特征分别进行增强。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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