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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利面向列车运行环境感知的多模态图像融合检测方法及装置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：CN120544136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511028962.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权面向列车运行环境感知的多模态图像融合检测方法及装置是由王辉;李泽龙;夏玉婷;徐峰;罗国亮;赵春晖设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向列车运行环境感知的多模态图像融合检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向列车运行环境感知的多模态图像融合检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取在各种环境条件下铁路场景的不同模态的图像数据，其中，不同模态的图像数据包括可见光图像数据和红外图像数据，且不同模态的图像数据对应为同一目标且是同一时间所采集；对不同模态的图像数据分别进行特征提取，得到相应的模态特征信息，并且通过交叉融合注意力得到由不同模态的图像数据的特征交互融合后的特征信息；将不同模态的图像数据的特征交互融合后的特征信息分别进行图像融合和目标检测，以得到融合图像以及融合图像上的目标的检测结果。本发明解决了现有技术中处理多模态图像时融合与检测分离、特征交互不足等问题。

本发明授权面向列车运行环境感知的多模态图像融合检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向列车运行环境感知的多模态图像融合检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取在各种环境条件下铁路场景的不同模态的图像数据，其中，不同模态的图像数据包括可见光图像数据和红外图像数据，且不同模态的图像数据对应为同一目标且是同一时间所采集； 对不同模态的图像数据分别进行特征提取，得到相应的模态特征信息，并且通过交叉融合注意力得到由不同模态的图像数据的特征交互融合后的特征信息； 所述通过交叉融合注意力得到由不同模态的图像数据的特征交互融合后的特征信息的表达式为： 其中，表示可见光模态特征图，表示红外模态特征图，表示用于生成查询向量的可学习权重矩阵，表示用于生成键向量的可学习权重矩阵，表示可见光模态查询向量，表示红外模态查询向量，表示矩阵乘法，表示红外模态键向量的转置，表示可见光模态键向量的转置，表示查询或键向量的维度，表示对注意力权重进行归一化的Softmax函数，表示红外对可见光的交叉注意力权重，表示可见光对红外的交叉注意力权重，表示1×1卷积操作，表示批归一化操作，表示激活函数，表示交互增强后的可见光特征，表示交互增强后的红外特征，表示最终交互融合后的特征信息； 将不同模态的图像数据的特征交互融合后的特征信息分别进行图像融合和目标检测，以得到融合图像以及融合图像上的目标的检测结果，具体为： 在进行图像融合任务与目标检测任务的训练时引入梯度对齐机制，梯度对齐机制通过对融合任务与目标检测任务的梯度进行正交化处理，确保融合任务与目标检测任务在共享参数更新过程中方向一致； 其中，梯度对齐损失函数的表达式为： 其中，表示融合任务与目标检测任务中的共享参数集合，表示对参数的梯度算子，表示融合任务损失函数对参数的梯度，表示目标检测任务损失函数对参数的梯度，表示融合任务损失函数对参数的梯度的转置，表示梯度对齐损失函数。

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