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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于可见光与红外多模态融合的小目标检测方法及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：CN118470557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410601737.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于可见光与红外多模态融合的小目标检测方法及系统是由张倩倩;周莉;安军社设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可见光与红外多模态融合的小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可见光与红外多模态融合的小目标检测方法及系统，该方法包括：将卫星或无人机采集的可见光图像和红外图像像素级融合后的图像输入训练好的检测模型，输出检测结果；所述检测模型为改进YOLOv5神经网络，包括改进的主干网络结构、特征表达网络以及Head网络结构；改进的主干网络结构，通过引入BottleneckCSP结构，并采用改进的SPP结构，捕获不同尺度特征得到特征图；改进的特征表达网络，通过将Leaky_Relu激活函数引入卷积层，及调整平均池化层下采样比例，得到特征层；改进的Head网络结构，通过引入BottleneckCSP2结构，进行目标分类和回归并输出检测结果。

本发明授权一种基于可见光与红外多模态融合的小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光与红外多模态融合的小目标检测方法，包括： 将卫星或无人机采集的可见光图像和红外图像进行像素级融合处理； 将融合处理后的图像输入训练好的检测模型，输出检测结果； 所述检测模型为一种改进YOLOv5神经网络，包括：改进的主干网络结构、改进的特征表达网络以及改进的Head网络结构；其中， 所述改进的主干网络结构，用于通过引入BottleneckCSP结构，并采用改进的SPP结构，捕获不同尺度特征得到特征图，并输入改进的特征表达网络； 所述改进的特征表达网络，用于通过将Leaky_Relu激活函数引入卷积层部分，以及调整平均池化层下采样比例，得到特征层并输入改进的Head网络结构； 所述改进的Head网络结构，用于通过引入BottleneckCSP2结构，进行目标分类和回归并输出检测结果； 所述改进的主干网络结构包括：依次连接的MF模块、改进的卷积模块、BottleneckCSP结构、3个改进的卷积模块和改进的SPP结构； 所述MF模块，用于从不同模态中提取共享和特殊信息，能够以对称且紧凑的方式双向组合多模态内部信息； 所述改进的BottleneckCSP结构，用于进一步提升检测模型的检测性能； 所述改进的卷积模块，用于捕捉细微的特征变化； 所述改进的SPP结构，用于捕获不同尺度特征； 所述改进的Head网络结构包括4个结构相同的分支以及1个分类和回归网络，每个分支生成一组检测结果，所述检测结果包括物体类别和位置，每个分支包括：依次连接的改进的卷积模块、上采样、拼接、改进的卷积模块、上采样、拼接和BottleneckCSP2结构； 所述改进的卷积模块，用于对改进的主干网络结构处理得到的特征图进一步处理；包括Conv2d、BatchNorm2d和Leaky_Relu； 所述BottleneckCSP2结构，用于融合不同层次的特征图。

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