买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉华中天经通视科技有限公司申请的专利一种可见光和红外多模态图像融合目标识别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：CN115620106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211308013.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种可见光和红外多模态图像融合目标识别方法是由何亦舟;邹尔博;范强;谭海;郑敬浩设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可见光和红外多模态图像融合目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可见光和红外多模态图像融合目标识别方法，先对可见光和红外图像特征提取，然后构建混合图神经网络模型，进行模型信息传递与整合，再对图神经网络模型节点状态更新，最后输出多模态数据融合特征用于目标识别；本发明方法结合可见光和红外各自的优势，融合多模态图像数据后获得更加全面、完善的特征用于提升如复杂背景下弱小目标检测、虚警抑制等检测任务关键性能。

本发明授权一种可见光和红外多模态图像融合目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种可见光和红外多模态图像融合目标识别方法，其特征在于：包括如下步骤 S1，采用基于卷积神经网络模型的子网络No从可见光图像Xo中学习特定模态图像数据的特征采用基于卷积神经网络模型的子网络Ni从红外图像Xi中学习特定模态图像数据的特征 S2，利用特征Fo和Fi建立混合有向图神经模型G＝Vi,Vo,Ei,Eo,Ei→o,Eo→i，其中表征红外图像特征的图节点通过公式将特征学习模块提取到的红外图像数据的深度特征Fi作为图节点的初始化特征，表征可见光图像特征的图节点通过公式将特征学习模块提取到的可见光图像数据的深度特征Fo作为图节点的初始化特征，混合有向图神经模型中的有向边用于表征图节点之间的关系，其中Ei和Eo分别用于表征红外图像和可见光图像各自模态内图节点间的关系： S3，通过混合有向图神经模型进行同模态内信息和跨模态间信息的交互与推理：根据公式得到从节点j传递到节点k的信息，同模态内节点通过与其相连的边向量完成信息聚合；根据公式得到从从模态s内节点j传递到到模态t内节点k的信息，跨模态间节点通过与其相连的边向量完成信息聚合信息聚合；通过Sigmoid·将边向量映射为节点特征的分配权重从而完成节点间的信息聚合； S4，以循环神经网络RNN作为状态更新函数，先整合跨模态信息得到混合有向图神经模型中，属于模态t的节点j更新后的中间状态然后在中间状态的基础上整合模态内信息，得到该节点经过第p次信息聚合迭代后的新状态藉此完成后续迭代步骤中信息交互推理的计算； S5，输出多模态数据融合特征用于目标识别：通过公式和对经过P次信息传递交互迭代后的不同模态进行更新，合并得到多模态融合特征Hf＝{Hi,Ho}，通过后续目标检测识别模块D·将模型输出结果与实际标签比对，并通过最小化损失函数计算出的损失，优化识别特征提取模块、基于混合有向图神经网络的多模特征融合模块、目标检测识别模块的模型参数。

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武汉华中天经通视科技有限公司，其通讯地址为：430223 湖北省武汉市江夏区庙山开发区江夏大道特1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”。