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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于RGB-T图像单流跨模态融合的语义分割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：CN116778155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310606344.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于RGB-T图像单流跨模态融合的语义分割方法是由朱江;左丝诺;刘芷伊;李健奇;朱笛;许海霞;李赛斯设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB-T图像单流跨模态融合的语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RGB‑T图像单流跨模态融合的语义分割方法，本发明方法将成对获取的可见光图像和热感图像输入到训练好的语义分割模型中得到图像物体的分割结果，该分割模型由图像融合模块、主干特征提取网络、感受野扩张模块、局部‑上下文反转感知模块和多头平行解码器组成。本发明实现了用单流跨模态融合网络处理RGB和热感图像两种模态图像，具有小参数量、低计算复杂度、高精度和实时推理的性能。

本发明授权一种基于RGB-T图像单流跨模态融合的语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-T图像单流跨模态融合的语义分割方法，其特征在于，热感图像和可见光图像输入到训练好的语义分割模型，得到图像中每一类目标的分割结果，所述基于RGB-T图像单流跨模态的语义分割方法包括： 图像融合，对输入的可见光图像和热感图像进行像素级融合，得到融合后的图像I； 主干特征提取网络，对融合后的图像I进行特征提取，该主干特征提取网络包含了四层特征提取编码器，记为Layerii＝1,2,3,4，每一层特征提取编码器提取到的特征记为特征Fii＝1,2,3,4； 感受野扩张模块，放置于主干特征提取网络的第四层特征提取编码器Layer4之后，输入为特征F4，输出为最大感受野特征fmax-recept； 局部-上下文反转感知模块，输入特征为F3和F4，输出特征为更注重边缘细节信息的特征freversal和富含两个模态语义信息的特征fsoft； 多头平行解码器，包含了四个并联解码头用于监督网络不同方面的学习任务，分别记为：MainHead、AuxHead、IncoherentHead和FrontHead；MainHead的输入为特征F1、F2、fmax-recept、fsoft，用于最终密集预测；AuxHead的输入为特征F3，用于生成参考预测图，调整网络的最终预测；IncoherentHead的输入为特征freversal，用于使特征图尽可能趋向于边缘；FrontHead的输入为特征F3，用于加大网络对前景像素的注意。

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湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大学；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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