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龙图腾网获悉齐鲁空天信息研究院;中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于双光配准融合的目标检测方法、装置及无人机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：CN118864821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411060633.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于双光配准融合的目标检测方法、装置及无人机系统是由朱宏亮;李奇;潘洁;吴海涛;张昊泽;徐鑫;陈俊美;杨杰;张亦卓;董晓晗;亓立壮;李延港;刘承浩;孙明正;刘冲;周英;逯行政;魏宏伟设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双光配准融合的目标检测方法、装置及无人机系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理领域，为解决传统的图像处理算法确定红外图像中的目标位置，准确性较差，影响可见光图像中目标检测精度的问题，提供了一种基于双光配准融合的目标检测方法、装置及无人机系统。其中，基于双光配准融合的目标检测方法包括分别提取山区可见光图像的纹理信息与山区红外图像的温度信息，得到可见光特征图和红外特征图；计算红外特征图和可见光特征图之间的视角偏差，进而将山区红外图像进行空间变换为与山区可见光图像配准的山区红外图像；提取配准后的红外特征图并与可见光特征图融合，得到融合特征；基于融合特征与目标的语义和位置信息之间的关系，预测得到当前融合特征所对应的目标的语义和位置信息，其提高了目标检测精度。

本发明授权基于双光配准融合的目标检测方法、装置及无人机系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双光配准融合的目标检测方法，其特征在于，包括： 获取山区可见光图像与山区红外图像； 提取山区可见光图像的纹理信息与山区红外图像的温度信息，得到可见光特征图和红外特征图； 利用跨模态注意力模块，将双通道网络分开提取的可见光特征和红外特征，通过卷积和点乘运算获得两者相关联的特征，以用于计算红外特征图和可见光特征图之间的视角偏差； 式中，是红外特征图中某个位置的索引；是可见光特征图中某个位置的索引；是对可见光特征图所有位置上的特征与位置上的红外特征图特征进行归一化加权汇总的结果；一元函数g用来计算特征映射可见光特征图在位置处信息的表征值；二元函数以嵌入式高斯函数的形式计算特征映射可见光特征图中位置处信息和特征映射红外特征图中位置处信息的相关性；分别为红外特征图在处的特征映射点和可见光特征图在处的特征映射点；为可见光特征图上任一处点，红外特征图上的点与之对应，计算后得到； 计算红外特征图和可见光特征图之间的视角偏差，进而根据所述视角偏差，将山区红外图像进行空间变换为与山区可见光图像配准的山区红外图像； 从配准的山区红外图像中提取配准后的红外特征图，再与可见光特征图进行融合，得到融合特征； 基于融合特征与目标的语义和位置信息之间的关系，预测得到当前融合特征所对应的目标的语义和位置信息； 在无人机端搭载AI计算单元，利用AI计算单元中的双光配准融合检测模块对光电吊舱所采集的可见光及红外双模态数据进行处理分析，识别并追踪视野中的设定目标； 无人机端搭载的无人机平台内部设置有高精度定位模块，结合AI计算单元，通过无人机与吊舱的位置和姿态解算得到目标的位置坐标； 多模态注意力融合机制为一个双输入的残差网络，其将特征金字塔网络下采样中同层的可见光与红外特征图作为输入，经过6层卷积将两者的特征进行融合，融合的特征与特征金字塔网络上采样的对应层横向连接，识别目标的位置和语义；下采样的特征图经过1×1的卷积核进行卷积操作，来改变特征图的通道数，使其和对应层的上采样特征图通道数相同，并与其进行像素间的相加。

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齐鲁空天信息研究院;中国科学院空天信息创新研究院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区工业北路矿源路九号济南钢城矿业有限公司84号楼；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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