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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于语义引导图像融合的自适应目标检测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：CN118397416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202410637664.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于语义引导图像融合的自适应目标检测方法是由刘慧舟;杜星泽;谌博文;黄忠;黄梦醒设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义引导图像融合的自适应目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于语义引导图像融合的自适应目标检测方法，行人可见光图像IV输入可见光检测分支得到可见光检测损失，并优化可见光检测分支；行人红外图像II输入红外光检测分支得到红外光检测损失，并优红外光检测分支；行人可见光图像IV和行人红外光图像II输入融合分支后得到融合后图像IF和融合损失，融合后图像分别输入可见光检测分支和红外光检测分支得到检测驱动损失，上述训练过程中得到的融合损失和检测驱动损失共同优化融合分支；融合图像输入固定检测网络得到检测结果：基于语义特征引导的图像融合训练网络推理得到的融合后图像输入一个固定检测网络后得到最终的检测结果。本发明能够有效提高目标检测准确率。

本发明授权一种基于语义引导图像融合的自适应目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义引导图像融合的自适应目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：将行人可见光图像IV输入可见光检测分支，得到可见光检测特征FV和可见光检测损失Lvdet，并根据可见光检测损失Lvdet对可见光检测分支进行优化，获得优化后的可见光检测分支；行人红外图像II输入红外光检测分支，得到红外光检测特征FI和红外光检测损失LIdet，并根据红外光检测损失LIdet对红外光检测分支进行优化，获得优化后的红外光检测分支；将行人可见光图像IV和行人红外光图像II输入融合分支，得到融合后图像IF和融合损失Lfusion；将融合后图像IF分别输入可见光检测分支和红外光检测分支得到检测驱动损失Ldet，并根据融合损失和检测驱动损失对融合分支进行优化，获得优化后的融合分支，所述融合分支包括两个编码器、一个共享模块和一个解码器，其中，行人可见光图像IV和行人红外光图像II分别输入两个编码器，获得检测特征FV和FI，并将检测特征FV和FI进行元素相加，获得融合特征FF；将特征FV、FI和FF一同输入共享模块，得到加权后的融合特征F′F；通过解码器对加权后的融合特征进行解码，获得融合后图像IF；共享模块采用逐元素相乘操作来提取两种模态特征的独特性分数，并执行上采样操作后与FF保持相同的形状，经共享模块加权后的特征通过解码器得到融合后的图像IF；将待检测行人可见光图像和待检测行人可见光图像分别对应输入优化后的红外光检测分支和优化后的红外光检测分支中，获得检测结果；将检测结果输入优化后的融合分支获得融合后图像；将融合后图像输入固定检测网络中进行识别，获得目标位置和目标类别，其中，所述检测驱动损失Ldet，定义如下：Ldet＝Lvdet+LIdet其中，可见光检测损失Lvdet和红外光检测损失LIdet均包含分类损失和回归损失，可见光检测损失Lvdet包含分类损失和回归损失如下， 其中p表示每个类别的预测概率，tu表示预测边界框结果，u表示真实类别，v表示真实边界框回归目标，为交叉熵损失函数伊佛森括号指示函数[u≥1]在u≥1时取值为1，否则为0，所有的背景类被标记为u＝0，为SmoothL1损失函数。

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