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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种行人目标检测方法、装置、介质和设备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：CN121033808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511237728.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种行人目标检测方法、装置、介质和设备是由张立成;周洲;尚旭明;何伟东;郝茹茹;程鑫;宋逸菲;陈春成设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行人目标检测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人目标检测方法、装置、介质和设备，涉及图像检测技术领域。本发明将红外图像和可见光图像的融合过程和扩散模型的扩散生成过程结合，在正向过程中进行加噪，得到红外噪声图像和可见光噪声图像，在反向过程中，多层级不断提取红外噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征以及可见光噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征，有效保留了红外图像和可见光图像的关键特征信息，基于此进行去噪融合实现了红外图像与可见光图像的高质量融合，以此进行行人目标检测，显著提升了复杂场景下行人目标的检测精度和鲁棒性，为智能监控、自动驾驶等应用场景提供了更可靠的技术支持。

本发明授权一种行人目标检测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种行人目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的红外图像和可见光图像； 将待检测的红外图像和可见光图像输入改进型扩散模型，通过改进型扩散模型的正向过程在待检测的红外图像和可见光图像中分别添加噪声得到红外噪声图像和可见光噪声图像； 通过改进型扩散模型的反向过程多层级提取红外噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征以及可见光噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征并逐层级融合，得到去噪融合图像； 将去噪融合图像输入行人目标检测模型，得到行人目标检测结果； 所述改进型扩散模型的反向部分包括去噪特征提取层和特征融合层； 所述去噪特征提取层包括并行的第一分支和第二分支，所述第一分支和所述第二分支均包括多个串联的综合提取模块，所述第一分支用于通过多个串联的综合提取模块多层级提取可见光噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征，所述第二分支用于通过多个串联的综合提取模块多层级提取红外噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征； 每个所述综合提取模块包括并行的可逆全局捕获模块和轻量局部捕获模块；所述可逆全局捕获模块包括可逆神经网络模型，所述轻量局部捕获模块包括LiteTransformer模型； 所述特征融合层包括多个串联的Fusionlayer模块； 以与第一分支和第二分支中最后的综合提取模块连接的Fusionlayer模块作为第一个Fusionlayer模块； 所述第一个Fusionlayer模块用于接收第一分支和第二分支中最后的综合提取模块所得的红外噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征以及可见光噪声图像的全局图像语义特征和局部边缘纹理特征，并进行特征融合得到初始去噪融合图像后传输至下一个Fusionlayer模块，使下一个Fusionlayer模块根据初始去噪融合图像、第一分支与第二分支中倒数第二的综合提取模块所得特征进行特征融合，各Fusionlayer模块和第一分支与第二分支中的综合提取模块依次形成倒序的去噪融合结构。

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