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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于红外模态特权信息的无人机目标检测方法与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：CN121353652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511923768.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于红外模态特权信息的无人机目标检测方法与系统是由陈俊杰;刘润祥;谢凯恺;曹仟禧;邓辉;方玉明设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外模态特权信息的无人机目标检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于红外模态特权信息的无人机目标检测方法与系统。该方法通过在训练阶段利用像素级对齐的RGB图像和红外图像训练，并构建一个多尺度红外特征码本；在推理阶段，通过输入RGB图像即可获取相应的不同尺度的预测码本索引；并利用不同尺度的预测码本索引重构多尺度红外特征图，再与多尺度RGB特征图进行融合，以生成包含双模态信息的多尺度融合特征图，最后输入检测头进行分类回归任务，得到检测结果。本发明在推理阶段，仅需输入RGB图像即可完成无人机目标检测，实现了在无红外输入条件下的高精度无人机检测，有效降低部署成本并提高检测鲁棒性。

本发明授权基于红外模态特权信息的无人机目标检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外模态特权信息的无人机目标检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、获取训练样本集，训练样本集包括若干RGB图像以及对应的红外图像； 步骤2、将红外图像输入码本构建分支，以提取红外图像的多尺度红外特征图，并采用分层残差向量化的方式对多尺度红外特征图进行向量化，构建多尺度红外特征码本； 步骤3、将RGB图像输入目标检测分支，以提取RGB图像的多尺度RGB特征图，并对多尺度RGB特征图进行预测，得到不同尺度的预测码本索引； 步骤4、根据不同尺度的预测码本索引，查找对应的多尺度红外特征码本，并进行重构，得到不同尺度的重构红外特征图； 步骤5、将不同尺度的重构红外特征图与相应尺度的RGB特征图进行融合，生成包含双模态信息的多尺度融合特征图； 步骤6、对多尺度融合特征图进行分类回归操作，预测目标边界框与类别，得到检测结果； 步骤7、采用分阶段训练的方式对码本构建分支以及目标检测分支进行训练，训练完成后，将待测图像输入至训练后的目标检测分支，得到最终的检测结果。

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江西财经大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169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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