长安大学刘占文获国家专利权
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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于RGB和事件相机融合的变光照交通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：CN117274945B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311076688.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法是由刘占文;王洋;杨楠;代雪原;程娟茹;孙于晶;马双;范锦;薛志彪;贾晓航设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法，解决了如何从事件流中提取出高质量的结构信息以及如何引导两个模态信息的融合来解决非一致光照导致的图像模态中非一致信息损失的问题，实现了对两种模态互补特性的有效利用，从事件流中提取出高质量的结构信息，自适应地将事件特征融合至图像模态，建模对光照鲁棒的特征表征，提高了在变光照条件下交通目标检测的鲁棒性和有效性。
本发明授权基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标的RGB图像和事件流； 根据所述事件流得到事件帧和离散事件极性积分，将所述事件帧、所述离散事件极性积分和所述RGB图像的边缘图输入到可靠结构生成模块，得到速度不变帧； 将所述RGB图像和所述速度不变帧输入到特征提取模块中进行特征提取，得到RGB特征和优化事件特征； 将所述RGB特征和所述优化事件特征输入到特征融合网络中进行特征融合，得到融合后的特征； 将所述融合后的特征输入到YOLOv5的解码器中进行解码，得到所述待检测目标的检测结果； 可靠结构生成模块为训练后的模型，在训练过程中采用的总损失函数为： 其中，为总损失函数，为局部互相关损失函数，为TV损失函数； 其中，为速度不变帧和RGB图像的边缘图的互相关，为以像素点i为中心的局部窗口中的像素点集合，q为中的像素点，为SIF中像素点q的像素值，为S中像素点q的像素值，为SIF中的中所有像素点的像素值的均值，为S中的中所有像素点的像素值的均值；为水平梯度运算，为垂直梯度运算。
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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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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