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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于模态共性特征的可见光红外图像目标检测方法及系统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：CN121437515B 。

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：202512038407.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于模态共性特征的可见光红外图像目标检测方法及系统是由李树涛;徐青杰;马启伟;段普宏;康旭东设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模态共性特征的可见光红外图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态共性特征的可见光红外图像目标检测方法及系统，本发明方法包括将可见光图像、红外图像输入预训练的改进的弱对齐目标检测网络以获得目标检测结果，所述改进的弱对齐目标检测网络由特征提取网络、多个特征融合分支和目标检测头组成，特征提取网络包括两个平行的特征提取分支以分别用于针对可见光图像、红外图像进行聚合提取模态共性特征以获得多尺度特征；特征融合分支由相连的空间对齐网络和双向特征矫正融合模块组成，目标检测头用于进行目标检测以获得目标检测结果。本发明旨在减少可见光与红外图像的模态差异，提高弱对齐可见光与红外目标检测算法的性能，以适应弱对齐可见光与红外图像目标检测任务。

本发明授权基于模态共性特征的可见光红外图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模态共性特征的可见光红外图像目标检测方法，其特征在于，包括下述步骤：将可见光图像、红外图像输入预训练的改进的弱对齐目标检测网络以获得目标检测结果，所述改进的弱对齐目标检测网络由特征提取网络、多个特征融合分支和目标检测头组成，所述特征提取网络包括两个平行的特征提取分支以分别用于针对可见光图像、红外图像进行聚合提取模态共性特征以获得多尺度特征；所述特征融合分支由相连的空间对齐网络和双向特征矫正融合模块组成，通过空间对齐网络将特征提取网络提取的对应尺度的可见光特征图、红外特征图进行空间对齐，通过双向特征矫正融合模块将空间对齐后的可见光特征图、红外特征图进行双向特征矫正融合以获得对应尺度的融合特征，所述目标检测头用于根据各个尺度的融合特征进行目标检测以获得目标检测结果；所述特征提取分支为四层结构，其中第一层由简单茎模块和级联的多个目标检测状态空间模块组成，所述简单茎模块用于将输入的可见光图像或红外图像下采样至指定大小，所述级联的多个目标检测状态空间模块用于捕获梯度信息流；第二层～第四层均为包括依次相连的视觉线索合并模块、级联的多个目标检测状态空间模块、双模聚合模块和目标搜索矫正模块，所述视觉线索合并模块用于针对输入的特征图下采样至指定大小，且第二层～第四层中两个平行的特征提取分支均共用双模聚合模块和目标搜索矫正模块，通过双模聚合模块针对输入的可见光特征图和红外特征图进行聚合提取模态共性特征以对可见光特征图和红外特征图进行聚合增强，通过目标搜索矫正模块将聚合增强后的可见光特征或红外特征进行目标搜索矫正以实现可见光特征的特征矫正与红外特征的特征增强。

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