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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学申请的专利一种跨模态注意力融合机制的光学-红外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：CN120913023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511430366.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种跨模态注意力融合机制的光学-红外目标检测方法是由刘子楠;朱春宇;孙道中;李亚超;王琦设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态注意力融合机制的光学-红外目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种跨模态注意力融合机制的光学‑红外目标检测方法，通过引入隐式神经表示，将多模态特征从传统的离散像素网格提升至一个连续的函数空间，学习并构建一个从空间坐标到特征向量的连续映射函数；旨在借助一种新颖的隐式注意力机制，支持在任意查询坐标点自适应地聚合目标模态的特征信息，突破了传统方法在感受野和对齐精度上的瓶颈；本方法通过基于隐式神经表示的连续性优势，实现了不同尺度特征的无损对齐，充分挖掘尺度间的互补信息以提升融合效果。本发明通过将隐式神经表示与Mamba架构相结合，将跨模态融合从离散空间拓展至连续函数空间，在提升检测鲁棒性与泛化能力的同时，保持了模型的计算效率。

本发明授权一种跨模态注意力融合机制的光学-红外目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态注意力融合机制的光学‑红外目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将可见光和红外两种模态的图像分别输入至各自的特征提取主干网络，以获取对应各模态的离散化多尺度特征图； S2、将所述离散化多尺度特征图输入至隐式特征交互单元，通过该单元内的隐式神经表示模块将所述离散特征图转换为在连续空间域上的特征映射函数；所述特征映射函数能够根据任意给定的二维空间坐标，输出该坐标点对应的特征向量，实现特征的连续化表示； S3、在连续空间域内，利用隐式注意力机制进行跨模态特征的自适应聚合；将第一模态的特征作为查询，在第二模态的连续特征映射函数上进行查询与加权聚合，生成与第一模态精准对齐的融合特征，从而完成亚像素级的特征交互与对齐； S4、利用隐式跨尺度融合单元实现多尺度融合特征的对齐，再通过该单元内的高效状态空间模型，对不同层级的特征进行长距离依赖建模和全局上下文信息交互，实现各尺度特征的尺度还原，得到实现跨尺度特征交互后的多尺度融合特征； S5、将最终的多尺度融合特征输入至检测颈部和头部，以解码并输出图像中目标的位置及类别信息。

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