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龙图腾网获悉北京石油化工学院;方舟智创(北京)科技有限公司申请的专利一种基于DUMYOLO的红外与可见光融合的跨模态目标检测系统及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：CN121033608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511144526.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于DUMYOLO的红外与可见光融合的跨模态目标检测系统及方法是由张立立;张龙;黄瑶;谭洪鑫;魏薇;李晶设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DUMYOLO的红外与可见光融合的跨模态目标检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于DUMYOLO的红外与可见光融合的跨模态目标检测系统及方法，包括：视频采集模块，用于采集待检测区域连续的红外视频流与可见光视频流，并对所述红外视频流与可见光视频流进行帧采样与图像预处理；目标检测模块，用于利用基于DUMYOLO网络的目标检测模型对处理后的红外视频流以及可见光视频流进行目标检测，获得包含目标位置信息和类别标签的目标检测结果。本发明技术方案可广泛用于自动驾驶、智能安防、工业制造、航空航天等多种复杂的目标检测的场景中。

本发明授权一种基于DUMYOLO的红外与可见光融合的跨模态目标检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DUMYOLO的红外与可见光融合的跨模态目标检测系统，其特征在于，包括： 视频采集模块，用于采集待检测区域连续的红外视频流与可见光视频流，并对所述红外视频流与可见光视频流进行帧采样与图像预处理； 目标检测模块，用于利用基于DUMYOLO网络的目标检测模型对处理后的红外视频流以及可见光视频流进行目标检测，获得包含目标位置信息和类别标签的目标检测结果； 所述目标检测模块中，所述目标检测模型包括：骨干网络、颈部网络以及检测头； 所述骨干网络，用于对处理后的红外视频流以及可见光视频流中的图像序列进行多模态特征提取与融合，获得融合后的多模态特征； 所述颈部网络，用于对融合后的多模态特征进行增强，并将所述多模态特征以及增强多模态特征进行多尺度特征融合，获得多尺度融合特征图，筛选所述多尺度融合特征图中满足预设要求的有效模态信息； 所述检测头，用于基于所述有效模态信息，输出包含目标位置信息和类别标签的目标检测结果； 所述骨干网络顺序包括：卷积层、第一特征交互耦合模块、第一C3k2模块、第二特征交互耦合模块、第二C3k2模块、第三特征交互耦合模块、第一A2C2f模块、第四特征交互耦合模块以及第二A2C2f模块；其中， 所述卷积层用于从所述图像序列中提取多模态特征，并调整所述多模态特征的维度与空间尺寸； 所述第一C3k2模块与所述第二C3k2模块，均用于将所述多模态特征细化为具有判别性的特征； 所述第一特征交互耦合模块、第二特征交互耦合模块、第三特征交互耦合模块以及第四特征交互耦合模块，均用于将多模态特征进行空间信息编码，融合空间信息与语义信息，获得融合后的多模态特征图； 所述第一A2C2f模块以及所述第二A2C2f模块，均融合注意力机制，用于捕捉融合后的多模态特征图的目标特征； 所述颈部网络包括： U型多核感知器，用于对所述多模态特征图进行多尺度特征提取、卷积操作以及边缘信息增强处理，获得增强多模态特征图，并利用Neck网络将所述多模态特征图与增强多模态特征图进行多尺度特征融合，获得融合多尺度特征图； 多光谱跨域协同单元，用于对所述融合多尺度特征图进行软注意力选择，捕捉全局上下文信息，抑制不满足预设要求的无关模态信息，获得满足预设要求的有效模态信息； 所述U型多核感知器包括五个卷积，卷积核大小分别为3、1、5、1、7，每两个卷积之间使用残差连接构成U型结构； 所述多光谱跨域协同单元包括三个分支： 第一个分支依次包括并行的全局池化层、平均池化层、Softmax归一化层与1×1卷积层，用于建模全局的空间上下文信息； 第二个分支包括并行的1×1卷积、Softmax操作与叉乘操作，用于从原始的图像序列中挖掘具有判别性的特征； 第三个分支包括池化降采样层，并引入非线性注意力层，用于进行图像压缩以及特征选择，获得满足预设要求的有效模态信息。

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