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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于不确定性感知混合专家的多模态遥感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：CN121437865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202512019713.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于不确定性感知混合专家的多模态遥感目标检测方法是由张璐;宋文浩;于佳左;诸葛云志;王栋;卢湖川设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定性感知混合专家的多模态遥感目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像智能处理与计算机视觉技术领域，基于不确定性感知混合专家的多模态遥感目标检测方法。在统一检测模型的共享主干网络中构建模态特定路由器，为不同模态分配独立的门控网络以解耦决策空间，消除跨模态梯度竞争；设计不确定性感知训练策略，利用归一化熵量化特征Token的路由不确定性，通过动态阈值筛选出高不确定性样本；采用双路径路由机制，在训练阶段对高不确定性Token进行全专家广播以稳定专家训练，对确定性Token保持稀疏Top‑k路由，并在推理阶段强制回退至稀疏路由。本发明缓解了多模态联合训练中的跨模态干扰问题，提升模型的提取能力和路由稳定性，并在推理阶段实现零额外计算开销的高性能检测。

本发明授权基于不确定性感知混合专家的多模态遥感目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于不确定性感知混合专家的多模态遥感目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建基于共享特征提取骨干网络的统一多模态检测模型； 共享特征提取骨干网络为层级化架构，包括沿特征前向传播方向依次串联的多个特征提取阶段，各特征提取阶段按照从输入端到输出端的顺序排列，特征图的分辨率逐级降低，特征通道数逐级增加，每个特征提取阶段均由若干ConvNextBlock串联构成； 步骤2、在每个不确定性感知混合专家模块中集成有模态特定的路由网络组和专家池； 步骤3、不确定性感知混合专家模块的前向传播与不确定性量化； 步骤4、训练阶段的不确定性感知动态路由策略； 步骤5、构建多任务检测头与差异化损失监督； 步骤6、推理阶段； 每个ConvNextBlock内部构建有主路径和残差连接；主路径依次包含深度可分离卷积、层归一化与11卷积层；残差连接用于将ConvNextBlock的输入特征与主路径的输出特征进行逐元素相加，相加后的结果作为ConvNextBlock的输出特征； 在共享特征提取骨干网络的最后两个特征提取阶段中，将偶数层的ConvNextBlock中的11卷积层替换为不确定性感知混合专家模块；在不确定性感知混合专家模块中，ConvNextBlock主路径中的归一化层的输出在空间维度上被划分为网格级Token，作为不确定性感知混合专家模块内部路由选择的基本单元；替换后的不确定性感知混合专家模块保持与原11卷积层一致的输入通道数、输出通道数，且该ConvNextBlock保持原有的残差连接结构；共享特征提取骨干网络最终输出多尺度特征图； 模态特定的路由网络组的构建方式为： 在每个不确定性感知混合专家模块中，为SAR模态、RGB模态和IFR模态分别构建独立的路由网络，各路由网络拥有独立的路由参数；在前向传播中，根据输入数据的模态属性激活对应的路由网络，物理隔离不同模态的门控梯度，仅更新当前激活模态的路由参数； 设置包含个并行专家子网络的专家池，专家子网络为具有独立权重参数的前馈神经网络，用于对输入的网格级Token进行非线性特征变换并输出专家特征表示；模态特定的路由网络共享该专家池，专家池的参数由SAR模态、RGB模态和IFR模态的数据联合更新。

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