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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于红外和可见光图像融合的目标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：CN119649175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411682118.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于红外和可见光图像融合的目标检测方法及系统是由肖进胜;叶蕴瑶;于秋则;周剑;吴婧逸;王中元;章红平设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外和可见光图像融合的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于红外和可见光图像融合的目标检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，包括：获取待检测的可见光和红外图像；将获取的待检测的可见光和红外图像输入训练后的YOLOv8双流网络模型，输出目标检测结果；其中，所述YOLOv8双流网络模型的训练包括：获取指定区域的不同时段可见光和红外图像的数据，构建目标联合数据集；搭建YOLOv8双流网络模型；利用构建的目标联合数据集对搭建的YOLOv8双流网络模型进行训练，得到训练好的YOLOv8双流网络模型。本发明提出的方法通过搭建YOLOv8双流网络模型，使用融合模块对可见光和红外图像进行特征融合和目标检测，解决了CNN难以捕捉到不同模态之间的长距离依赖和全局关系的问题，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于红外和可见光图像融合的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外和可见光图像融合的目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的可见光和红外图像； 将获取的待检测的可见光和红外图像输入训练后的YOLOv8双流网络模型，输出目标检测结果；其中，所述YOLOv8双流网络模型的训练包括： 获取指定区域的不同时段可见光和红外图像的数据，构建目标联合数据集； 搭建YOLOv8双流网络模型，包括：骨干网络，用于对输入的可见光和红外图像进行特征提取；聚合瓶颈模块，用于根据提取的特征聚合得到可见光特征图和红外特征图；融合模块，用于对聚合得到的可见光特征图和红外特征图进行融合；颈部网络，用于根据融合结果得到可见光-红外融合特征；多尺度融合单元，用于将可见光-红外融合特征进行多尺度融合；检测头，用于根据多尺度融合结果输出目标检测结果； 其中，对聚合得到的可见光特征图和红外特征图进行融合，包括：使用两个特征提取器分别对可见光和红外的特征图进行特征提取；对提取的可见光和红外特征进行分解；采用自注意力双模态特征融合模块，对分解后的可见光和红外特征进行融合，生成融合特征图，即利用自注意机制来学习可见光和红外模态的二元关系，利用相关矩阵来加权输入特征图的每个位置；采用基于注意力机制的特征选择模块，通过注意力机制对融合特征图中的每个特征进行特征提炼，即通过自适应赋予模态内的权重来过滤低语义特征，并结合模态间的一致信息来丰富模态内的语义表示；采用基于离散余弦变换的双向高频传输模块，对特征提炼后的融合特征图进行特征增强，即提取并交换可见光和红外的高频分量，将图像形式的空间域转换为谱域； 在得到特征增强的融合特征图之后，包括：融合特征图通过上采样恢复到原始尺寸；将恢复到原始尺寸的特征图切分为两部分，每部分都包含可见光和红外的信息；将切分后的融合特征图相加，投射到未融合前的单模态特征图，得到最终融合特征图； 利用构建的目标联合数据集对搭建的YOLOv8双流网络模型进行训练，得到训练好的YOLOv8双流网络模型。

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