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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于TensorRT加速的YOLOv5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景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：CN118505723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410464857.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于TensorRT加速的YOLOv5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合方法是由任侃;郭聪;陈钱设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TensorRT加速的YOLOv5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合方法在说明书摘要公布了：本发明针对目标光学识别需求提出了一种基于TensorRT加速的YOLOv5s‑seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合的方法，实现微光和红外的图像配准、目标识别、轮廓凸显及背景融合。将该算法部署到NVIDIAJetsonOrin，采集微光与红外图像，进行图像配准。对红外图像进行实例分割，得到目标掩膜，推理速度提升2倍。将伪彩色掩膜融合到微光图像上，实现轮廓凸显。最后制作ui界面，实现图像切换显示，保存图片或视频，以及显示帧率。该算法从采集图像到融合轮廓凸显的处理时间在100ms以内，结合微光图像的背景信息和红外图像的目标轮廓细节，提高了当前微光和红外图像融合检测的显示效果和检测速度。

本发明授权一种基于TensorRT加速的YOLOv5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合方法在权利要求书中公布了：1.基于TensorRT加速的YOLO5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合的方法，部署到JetsonOrin平台，其步骤如下： 步骤1，利用红外摄像头采集一个包含人、车、自行车、摩托车和无人机五类目标的红外图像数据集，并将之划分为训练集，测试集和验证集； 步骤2，利用训练集量化感知训练QATYOLOv5s-seg模型，得到最优模型后，调用TensorRT的API对YOLOv5的网络架构进行重构，得到YOLOv5s实例分割的engine文件； 步骤3，将engine文件联合cuDLA使用CUDA部署网络，使用测试集对得到的网络模型进行测试，使用验证集运行推理； 步骤4，使用双目摄像头实时采集微光与红外图像，并对图像预处理后，利用仿射变换方法进行图像配准，对齐微光与红外图像的目标； 步骤5，利用部署后的engine模型对红外图像进行实例分割，生成目标掩膜，给掩膜进行伪彩色处理后融合到微光图像的目标上，保留背景信息，实现轮廓凸显； 步骤6，利用python界面交互pyside2制作ui界面，实现微光图像，红外图像，融合图像和目标检测融合的轮廓凸显图像的切换显示，包括暂停显示，继续显示，停止显示，保存视频或图片，以及帧率的显示。

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