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龙图腾网获悉四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质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：CN116416503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310238165.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质是由宋程程;李捷;张瑞伟;赵火军设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质，该方法包括：获取同轴的可见光图像和红外图像；将可见光图像和红外图像输入基于双分支特征提取网络中，进行特征提取，得到可见光模态特征图和红外光特征图；将可见光模态特征图和红外光特征图进行特征融合，得到融合后的多模态融合特征图；将多模态融合特征图输入改进的RPN网络，将多模态融合特征图输入ROI网络，并进行各模型训练，得到基本小样本目标检测模型；对基本小样本目标检测模型进行调整，获得与目标任务相关的最终小样本目标检测模型；并采用最终小样本目标检测模型对待测小样本进行目标任务检测。本发明对小样本目标检测的检测效果佳，检测性能高。

本发明授权一种基于多模态融合的小样本目标检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的小样本目标检测方法，其特征在于，该方法包括： 获取同轴的可见光图像和红外图像； 将所述可见光图像和红外图像输入基于双分支特征提取网络中，进行特征提取，得到可见光模态特征图和红外光特征图； 将所述可见光模态特征图和红外光特征图进行特征融合，得到多模态融合特征图； 将所述多模态融合特征图输入改进的RPN网络，将所述多模态融合特征图输入ROI网络，并进行各模型训练，得到基本小样本目标检测模型； 对所述基本小样本目标检测模型进行调整，获得与目标任务相关的最终小样本目标检测模型；并采用最终小样本目标检测模型对待测小样本进行目标任务检测； 所述基于双分支特征提取网络包括原始残差特征提取网和基于可变卷积的残差网络特征提取网； 采用所述原始残差特征提取网，对所述红外图像进行特征提取，得到红外光特征图； 采用所述基于可变卷积的残差网络特征提取网，对所述可见光图像进行特征提取，得到可见光模态特征图； 所述基于可变卷积的残差网络特征提取网中可变卷积的采样表示为： ； 其中，为每个位置的特征图输出，为采样权重，为输入特征图，为输出特征图y上的每个位置，列举了R中的每个位置，为感受野，为偏移量； 所述的将所述多模态融合特征图输入改进的RPN网络，将所述多模态融合特征图输入ROI网络，并进行各模型训练，得到基本小样本目标检测模型，包括： 将所述多模态融合特征图输入改进的RPN网络中，生成锚框Anchorbox；对所述锚框Anchorbox进行裁剪过滤，输出Bbox边界框和类别分数，即获取最好的目标Rois； 将所述多模态融合特征图输入ROI网络，并将由改进的RPN网络输出的目标Rois传入ROI网络；经过ROI池化进入全连接层输出，完成分类与回归，得到训练好的基本小样本目标检测模型； 所述改进的RPN网络是采用线性Soft-NMS去除冗余的检测框，获取最好的目标Rois；所述线性Soft-NMS的表达式为： ； 其中，为得分，为阈值，为重叠率。

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