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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种无人机视角下红外-可见光跨模态数据融合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：CN121414604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511961390.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种无人机视角下红外-可见光跨模态数据融合方法是由夏靖远;李烨;张双辉;刘振;姜卫东设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机视角下红外-可见光跨模态数据融合方法在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机信号处理与计算机智能图像融合技术领域，特别是涉及一种无人机视角下红外‑可见光跨模态数据融合方法。所述方法包括：通过归一化预处理来消除无人机数据的视角敏感性与运动干扰，再通过自注意力机制对输入的可见光图像和红外图像进行初步的全局特征提取，之后利用交叉注意力机制对可见光图像特征和红外图像特征进行信息交互和特征融合；接着利用对比学习和等变一致性构建优化目标，增强多模态特征的互补性和可判别性，以提高无人机视角下红外‑可见光跨模态图像融合的鲁棒性和有效性。

本发明授权一种无人机视角下红外-可见光跨模态数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机视角下红外-可见光跨模态数据融合方法，其特征在于，所述方法包括： 对无人机采集的红外图像和可见光图像进行归一化预处理，消除无人机数据的视角敏感性与运动干扰，得到归一化后的红外图像和归一化后的可见光图像；构建数据融合模型；所述数据融合模型包括基于自注意力机制的特征提取模型、基于交叉注意力机制的特征交互模块、基于对比学习的特征增强模块、基于等变一致性的特征优化模块； 根据所述基于自注意力机制的特征提取模型对所述归一化后的红外图像和归一化后的可见光图像进行全局特征提取，得到红外特征和可见光特征； 将所述红外特征和可见光特征输入基于交叉注意力机制的特征交互模块，通过双路交叉注意力实现两种特征的信息交互与融合，得到融合特征； 在所述基于对比学习的特征增强模块利用模态对比学习损失对所述融合特征进行特征增强； 在所述基于等变一致性的特征优化模块利用等变一致性损失优化所述融合特征，使增强后的融合特征与红外特征、可见光特征的分布保持一致性，得到优化后的融合特征完成无人机视角下红外-可见光跨模态数据融合； 所述等变一致性损失为： 其中，为批次样本集合，表示批次大小，表示批次下得到的所有融合特征集合，和分别表示批次下得到的所有红外和可见光特征集合，是KL散度的计算公式。

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