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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于双流注意力引导的图像融合检测方法及相关装置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：CN119762924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411891436.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于双流注意力引导的图像融合检测方法及相关装置是由刘妹琴;李林烜;兰剑设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流注意力引导的图像融合检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉中的目标检测技术领域，公开了一种基于双流注意力引导的图像融合检测方法及相关装置；其中，所述基于双流注意力引导的图像融合检测方法包括以下步骤：获取待目标检测区域的可见光图像和红外图像；基于获取的待目标检测区域的可见光图像和红外图像，采用预先训练好的深度目标检测网络进行目标检测，获得目标检测结果；其中，所述深度目标检测网络包括特征提取模块、双流注意力引导模块和检测模块。本发明公开的技术方案，能够解决现有技术中存在的可见光和红外图像融合对特征的引导不足所引起的精度较差以及实用性较低的技术问题。

本发明授权一种基于双流注意力引导的图像融合检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双流注意力引导的图像融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待目标检测区域的可见光图像和红外图像； 基于获取的待目标检测区域的可见光图像和红外图像，采用预先训练好的深度目标检测网络进行目标检测，获得目标检测结果； 其中，所述深度目标检测网络包括： 特征提取模块，用于输入可见光图像和红外图像并进行特征提取，输出可见光模态的特征图和红外模态的特征图； 双流注意力引导模块，用于输入可见光模态的特征图和红外模态的特征图并进行特征融合，输出融合后特征图； 检测模块，用于输入融合后特征图并进行目标检测，输出模态融合后的目标检测结果；其中，所述目标检测结果包括目标锚框位置和目标分类结果； 所述双流注意力引导模块包括：模态自注意力增强模块、模态交叉注意力引导模块和模态自适应动态调整模块；其中， 所述模态自注意力增强模块包括：特征归一化模块、多头自注意力模块和跳跃连接层；其中，所述特征归一化模块用于输入可见光模态的特征图和红外模态的特征图并进行归一化操作，输出归一化处理后特征图；所述多头自注意力模块用于输入归一化处理后特征图并经过线性映射形成查询、键、值，得到注意力权重；所述跳跃连接层用于输入可见光模态的特征图和红外模态的特征图并与得到的注意力权重相加，输出增强后的可见光模态的特征图和红外模态的特征图； 所述模态交叉注意力引导模块包括：交叉注意力模块和模态混合连接模块；其中，所述交叉注意力模块用于输入增强后的可见光模态的特征图和红外模态的特征图并经过不同组合后的查询、键、值，得到交叉引导后的注意力权重；所述模态混合连接模块用于输入增强后的可见光模态的特征图和红外模态的特征图并与得到的交叉引导后的注意力权重相加，输出模态交互后的可见光模态的特征图和红外模态的特征图； 所述模态自适应动态调整模块包括：模态通道与空间聚合模块和动态卷积尺寸调整模块；其中，所述模态通道与空间聚合模块用于输入模态交互后的可见光模态的特征图和红外模态的特征图并计算获得空间注意力权重和通道注意力权重，将获得的空间注意力权重和通道注意力权重与初始卷积核进行相乘，得到最佳卷积核权重；所述动态卷积尺寸调整模块用于输入得到的最佳卷积核权重，基于最佳卷积核权重对模态交互后的可见光模态的特征图和红外模态的特征图进行卷积操作，获得融合后特征图。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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