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龙图腾网获悉山东大学申请的专利暗弱环境下基于注意力机制的自适应多模态场景分割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：CN116246071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310136581.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权暗弱环境下基于注意力机制的自适应多模态场景分割方法是由陈振学;郭怡馨;荣学文;刘成云;叶梦婷;于凯丽设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本暗弱环境下基于注意力机制的自适应多模态场景分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出了暗弱环境下基于注意力机制的自适应多模态场景分割方法，包括：将暗弱环境下采集的RGB图和热图分别输入对应的编码器并获得RGB图特征和热图的深层特征；将RGB图特征和热图的深层特征输入到自适应模块中，结合人工标注的环境标签，可以得到热图的可信度，从而获得RGB图的可信度；将编码器的每层输出依次传入基于注意力机制的多模态特征融合模块中得到RGB图和热图两个特征流结果；将RGB图和热图两个特征流结果传入解码器模块中进行特征融合得到场景分割结果。该方法的优势在于能够有效地应对复杂的图像场景，并且对于不同的环境条件都能产生出较好的结果。

本发明授权暗弱环境下基于注意力机制的自适应多模态场景分割方法在权利要求书中公布了：1.暗弱环境下基于注意力机制的自适应多模态场景分割方法，其特征是，包括： 将暗弱环境下采集的RGB图和热图分别输入对应的编码器并获得RGB特征图和热特征图，RGB特征图包括RGB图的深层特征，热特征图包括热图的深层特征； 将RGB图和热图的深层特征输入到自适应模块中得到热图的可信度的估计值，根据热图的可信度的估计值获得RGB图的可信度； 将编码器的每层输出依次传入基于注意力机制的多模态特征融合模块中得到RGB图和热图两个特征流结果；多模态特征融合模块包括Ghost模块和跨模态注意力互补子模块； 将RGB图和热图两个特征流结果传入解码器模块中进行特征融合得到场景分割结果； 还包括构建跨模态注意力互补子模块： 使用卷积将RGB特征图输入并进行投影，获得第一投影结果； 使用卷积将热特征图输入并进行投影，获得第二投影结果，将第二投影结果进行转置操作获得第三投影结果； 使用矩阵乘法将第二投影结果及第三投影结果相乘后使用函数处理得到第四投影结果； 使用矩阵乘法将第四投影结果和第一投影结果相乘得到热图的空间权重，基于热图可信度，得到完善后的RGB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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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