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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于智能车辆的多光谱行人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：CN115457456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211008039.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于智能车辆的多光谱行人检测方法及系统是由聂琳真;陆美合;尹智帅设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能车辆的多光谱行人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智能车辆的多光谱行人检测方法及系统，包括：1将成对的可见光与红外图像进行预处理；2将预处理后的红外图像进行梯度计算，获得边缘特征图，获得补充边缘特征的红外图像；3将成对的可见光与补充边缘特征的红外图像分别输入ResNet50网络进行特征提取；4将两模态相同阶段的输出特征进行相加融合，得到融合特征；5将最高层的融合特征进行高级语义特征提取，获取高级语义信息；6对补充高级语义信息的融合特征图进行行人位置信息增强处理；7对经过特征补充与增强的不同尺度的融合特征图进行行人检测，获得行人检测结果。本发明对融合特征进行了信息补充与增强，取得了更好的检测效果。

本发明授权一种基于智能车辆的多光谱行人检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能车辆的多光谱行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将成对的可见光与红外图像进行预处理； 2将预处理后的红外图像进行梯度计算，获得边缘特征图，并获得补充边缘特征的红外图像； 3将成对的可见光与补充边缘特征的红外图像分别输入ResNet50网络进行特征提取，并输出特征提取网络中不同阶段的特征； 4将两模态相同阶段的输出特征进行相加融合，得到结构与ResNet50一致的融合特征；其中，输出的特征选择每阶段的最高层特征； 5将最后一个阶段的最高层的融合特征进行高级语义特征提取，获取高级语义信息； 获取高级语义信息，具体如下： 5.1将最高层的融合特征conv5_x_f进行金字塔池化提取高级语义特征f1； 5.2将最高层的融合特征conv5_x_f进行交叉注意处理提取高级语义特征f2； 5.3将两个语义信息提取子模块获取到的信息进行相加融合，得到融合后的高级语义特征f； 6将步骤5中的高级语义信息传给步骤4中不同尺度的浅层融合特征，并通过特征聚合模块进行融合，获取补充高级语义信息的融合特征； 7对融合特征进行行人位置信息增强处理，以增强融合特征图中行人的位置信息； 所述进行行人位置信息增强处理，具体如下：利用已有的行人标注，生成0，1二值图像作为行人位置的真实值；通过监督学习预测融合特征图中每个位置处于行人区域的概率值；将预测概率图与不同尺度的融合特征进行逐元素相乘；把乘积结果作为残差对融合特征中行人所在位置进行增强；该过程表示为： 其中，F是用于行人检测的不同尺度的融合特征图的集合，Fi是指第i个融合特征图；表示卷积操作，用于预测特征图中每个位置处于行人区域的可能性；δ表示sigmoid激活函数，用于将预测的可能性转化到0至1内的概率数值；wi是概率特征图，其大小与Fi一致；为行人区域得到增强的特征图； 8经过特征补充与增强的不同尺度的融合特征图输入检测模块进行行人检测，获得行人检测结果。

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