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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于跨模态交叉注意力的可见光、红外与IQ信号融合个体识别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：CN121095685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511640931.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于跨模态交叉注意力的可见光、红外与IQ信号融合个体识别方法是由刘仲锐;谢志威;周锦超;徐鑫杰;陈壮志;潘磊;王翰红设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态交叉注意力的可见光、红外与IQ信号融合个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨模态交叉注意力的可见光、红外与IQ信号融合个体识别方法，属于人工智能与多模态图像处理技术领域。本发明针对现有技术中多模态异构特征融合能力不足、模态语义表达失衡以及分类精度不稳定的问题，通过获取可见光图像、红外图像与原始IQ信号，经预处理后分别使用卷积神经网络结合空间注意力模块提取图像特征，使用卷积混合网络提取信号频谱特征；进而采用跨模态双向交叉注意力机制构建三组模态对进行双向语义交互与特征融合；最终将融合特征输入分类器得到识别结果。本发明能够实现深层语义融合，动态适应模态质量变化，提升复杂环境下目标识别的精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于跨模态交叉注意力的可见光、红外与IQ信号融合个体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态交叉注意力的可见光、红外与IQ信号融合个体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标的可见光图像、红外图像和原始IQ信号； 对所述可见光图像和红外图像进行空间分辨率统一和标准归一化处理，并对所述IQ信号进行滤波和频谱变换以得到幅度谱和相位谱； 使用卷积神经网络结合空间注意力模块提取所述可见光图像和红外图像的纹理与热成像特征，并使用卷积混合网络提取所述IQ信号的频谱特征； 采用跨模态双向交叉注意力机制，构建所述可见光图像、红外图像和IQ信号特征之间的三组模态对，对于每一模态对，以一个模态的特征作为查询向量，另一模态的特征作为键值向量，执行交叉注意力计算以提取互补特征，并将输出融合； 所述采用跨模态双向交叉注意力机制，构建所述可见光图像、红外图像和IQ信号特征之间的三组模态对，对于每一模态对执行交叉注意力计算以提取互补特征的过程包括： 构建三组模态对，包括可见光图像与红外图像模态对、可见光图像与IQ信号模态对、红外图像与IQ信号模态对； 对于每一模态对，分别执行双向交叉注意力计算，其中第一方向以第一模态特征作为查询向量，第二模态特征作为键和值向量；第二方向以第二模态特征作为查询向量，第一模态特征作为键和值向量； 将每一模态对的双向注意力输出进行融合，得到模态交互特征； 引入可学习的模态引导权重参数，用于根据模态输入置信度自适应调整注意力输出贡献，并将所有模态对的交互特征通过线性映射和拼接操作融合为统一表示； 将经过所述跨模态双向交叉注意力机制融合后的特征进行聚合，得到统一融合特征表示； 将所述统一融合特征表示输入至分类器，得到图像分类预测结果。

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市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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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