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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于无人机的跨模态融合目标检测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：CN116797946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310532978.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机的跨模态融合目标检测方法是由刘虎;曹志远;黄强设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的跨模态融合目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机的跨模态融合目标检测方法，将可见光图像特征与红外图像特征融合互补，同时根据光照强度自适应调整模态融合权重，进一步解决可见光或红外图像单一模态检测的局限性，提升融合目标检测准确性。将可见光图像Ivis与红外图像Iinf分别输入对应模态分支网络进行特征提取，在BTFBalancingTransFusion模型的Backbone部分由TransFusion结构进行两种模态特征信息的融合互补后，经由BalancingUnits平衡单元自适应调整融合权重信息形成融合特征图。通过对融合特征图进行多尺度融合后输出最终检测结果。

本发明授权一种基于无人机的跨模态融合目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的跨模态融合的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、将可见光图像Ivis与红外图像Iinf分别输入对应分支模态进行特征提取； 步骤二、将可见光分支与红外图像分支的中间特征输入TransFusion模块进行特征信息的融合，并将融合信息补充到对应分支，将信息补充后的特征分别送入对应的Balancing Units结构进行融合权重平衡后进行相加获得融合特征P； 步骤三、将不同尺度下的特征图重复步骤二操作三次，分别获得融合特征图P3、P4、P5； 步骤四、将步骤三获得的融合特征图送入多尺度融合网络进行特征信息互补； 步骤五、对步骤四获得的特征图进行检测并输出结果； 所述步骤一包括以下步骤： 输入的可见光图像与红外图像均为RGB格式，其中可见光分支与红外图像分支结构相同，特征提取网络包括ConvBNSiLU层与C3层，其中ConvBNSiLU层是卷积层、BN层与SiLU激活函数的组合，C3层紧跟ConvBNSiLU层，包括卷积块与残差结构，用于加速特征提取与降低参数； 所述步骤二包括以下步骤： 执行跨模态信息融合互补与融合权重自适应调整，Iin＝ContactSeqFR，SeqFI,Iout＝fTransFusionIin,F’R＝FR+UnSeqRIout,F’I＝FI+UnSeqIIout,P＝fBalancing UnitsF’R+fBalancing UnitsF’I.其中：Iin表示TransFusion模块的输入，Contact表示拼接操作，Seq表示序列化操作，FR与FI分别表示跨模态融合过程中输入的可见光图像特征图与红外图像特征图，Iout表示跨模态融合的总特征，fTransFusion表示两种模态特征图的信息融合操作，F’R表示跨模态融合总特征中对应可见光图像特征的部分，F’I表示跨模态融合总特征中对应红外图像特征的部分，UnSeqR、UnSeqI分别表示先执行拆分操作并执行反序列化得到对应可见光和红外图像的特征图，fBalancing Units执行根据光照强度自适应平衡融合权重操作，P是该尺度下执行跨模态信息融合互补与融合权重自适应后所获得的融合特征图； 跨模态信息融合互补操作：首先经由两种分支网络卷积模块获得可见光图像特征图FR与红外图像特征图FI，之后分别将FR与FI展平序列化后进行拼接形成TransFusion结构的输入Iin，经过TransFusion结构融合特征后将融合特征进行拆分与反序列化后分别加入原来的分支获得F’R与F’I，完成跨模态信息互补过程； 融合权重自适应调整操作：将F’R与F’I分别输入对应的Balancing Units模块完成权重平衡后相加获得融合特征P； Balancing Units模块输入大小为C×H×W，C为输入特征图通道数，W和H分别表示原始图像的宽和高，其中ConvBNSiLU层的1×1，C2与3×3，C2分别指卷积核大小为1×1×C2和3×3×C2，p0和p1分别指卷积过程中的padding设置为0和1。

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