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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于可变形融合的多光谱目标类型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：CN119741571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411704960.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于可变形融合的多光谱目标类型识别方法是由李炜;杨帆;梁斌斌;姜治云;何汝亮设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可变形融合的多光谱目标类型识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可变形融合的多光谱目标类型识别方法。该方法包括以下步骤：基于可见光谱目标图像生成第一共享特征图和第一模态特性特征图，基于红外光谱目标图像生成第二共享特征图和第二模态特性特征图；获取跨模态共享融合特征图；基于可变性融合构建多视图集成模块，基于多视图集成模块获取第一融合特征图、第二融合特征图和第三融合特征图；获取最终的多尺度表征图，并将最终的多尺度表征图输入至目标检测器，以获取多光谱目标类型识别结果。本发明能获取不同光谱图像的共享与模态特性特征，并探索关键区域并进行交叉采样与融合，提升目标特征的有效信息并增强其可分辨性，进而增强多光谱目标类型识别的准确性。

本发明授权一种基于可变形融合的多光谱目标类型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可变形融合的多光谱目标类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于可见光谱目标图像生成第一共享特征图和第一模态特性特征图，基于红外光谱目标图像生成第二共享特征图和第二模态特性特征图； S2、基于概率分布融合策略对步骤S1中的第一共享特征图和第二共享特征图进行整合，获取跨模态共享融合特征图； S3、基于可变性融合构建多视图集成模块，基于多视图集成模块对步骤S1中的第一共享特征图和第一模态特性特征图进行集成获取第一融合特征图，基于多视图集成模块对步骤S1中的第二共享特征图和第二模态特性特征图进行集成获取第二融合特征图，基于多视图集成模块对步骤S1中的第一模态特性特征图和第二模态特性特征图进行集成获取第三融合特征图； S4、将步骤S2中的跨模态共享融合特征图以及步骤S3中的第一融合特征图、第二融合特征图和第三融合特征图进行融合，获取最终的多尺度表征图，并将最终的多尺度表征图输入至目标检测器，以获取多光谱目标类型识别结果。

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四川大学，其通讯地址为：610044 四川省成都市一环路南一段24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”。