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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于特征融合增强的三模态显著性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：CN119888166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411802659.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于特征融合增强的三模态显著性目标检测方法是由鲍柳昕;周晓飞;张继勇;郑博仑;乔通;佘青山;章国道;徐晓滨设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合增强的三模态显著性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特征融合增强的三模态显著性目标检测方法，该方法首先对三模态显著目标检测数据集中的训练集和测试集，分别进行预处理。其次构建基于特征融合增强的三模态显著性目标检测网络。最后将预处理后的训练集图像输入三模态显著性目标检测网络中，生成与输入图像同尺寸的预测图；再使用损失函数进行损失计算，通过反向传播进行优化，并通过预处理后的测试集图像进行测试。本发明提高了多模态显著性目标检测的精度，增强了多模态信息之间的互补性和全局感知能力。

本发明授权一种基于特征融合增强的三模态显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合增强的三模态显著性目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对三模态显著目标检测数据集中的训练集和测试集，分别进行预处理； 步骤2、构建基于特征融合增强的三模态显著性目标检测网络； 所述三模态显著性目标检测网络，包括顺序连接的编码器、基于图的模态间和模态内交互模块IIGI、基于门控注意力的融合模块GAF和基于频率分离的增强模块FSE，具体实现过程如下： 三模态显著性目标检测网络IFENet的输入为VDT图像，表示为{Iv,Id,It}∈R3×H×W，对应可见光图像Iv、深度图像Id和热成像图像It，采用三个具有共享权重的Swin-Transformer作为编码器；由编码器提取出的多层次特征分别记为和分别对应可见光、深度和热成像特征； 通过基于图的模态间和模态内交互模块IIGI进行多模态交互；然后利用基于门控注意力的融合模块GAF对交互后的多模态特征进行纯化与聚合；最后使用基于频率分割的增强模块FSE增强空间信息，包括边界细节和目标位置； 步骤3、将预处理后的训练集图像输入三模态显著性目标检测网络中，生成与输入图像同尺寸的预测图；再使用损失函数进行损失计算，通过反向传播进行优化，并通过预处理后的测试集图像进行测试。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。

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