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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利多模态图像融合模型构建方法及多模态图像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：CN119006967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411257505.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权多模态图像融合模型构建方法及多模态图像融合方法是由张旭辉;何翊卿;王卓薇;程良伦;阳爱民设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态图像融合模型构建方法及多模态图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光电吊舱技术领域，公开了多模态图像融合模型构建方法及多模态图像融合方法，包括：获取光电吊舱不同传感器采集的各模态的样本图像；将样本图像输入初始多模态图像融合模型，对样本图像进行深度特征提取及特征重建；计算得到融合图像与样本图像之间的梯度损失和像素损失；利用预先训练好的图像分解网络对融合图像进行分解，计算重构图像与样本图像之间的辅助损失；计算得到联合损失；利用优化器和联合损失对初始多模态图像融合模型进行训练。本发明显著提升了融合网络的效果和对多种模态图像的融合泛化能力，还大幅提高了图像处理的速度和效率，实现了高效融合来自不同模态的图像数据，提供更精确和全面的图像信息。

本发明授权多模态图像融合模型构建方法及多模态图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态图像融合模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取光电吊舱不同传感器采集的各模态的样本图像；将所述样本图像输入初始多模态图像融合模型，对所述样本图像进行深度特征提取及特征重建，得到所述样本图像对应的融合图像；计算得到所述融合图像与所述样本图像之间的梯度损失和像素损失；利用预先训练好的图像分解网络对所述融合图像进行分解，得到所述融合图像的对应的重构图像，计算所述重构图像与所述样本图像之间的辅助损失；所述图像分解网络包括编码器、解码器和多层跳跃连接，所述预先训练好的图像分解网络通过如下方式得到：获取所述样本图像对应的样本融合图像；将所述样本融合图像输入所述编码器，对所述样本融合图像进行特征提取，得到多模态特征；将所述多模态特征利用所述多层跳跃连接传输至所述解码器，利用所述解码器进行特征重构，分解得到多模态特征；利用所述多模态特征与所述样本融合图像之间的损失函数，对所述图像分解网络进行训练，得到所述预先训练好的图像分解网络；基于所述梯度损失、所述像素损失和所述辅助损失，计算得到联合损失；利用优化器和所述联合损失对所述初始多模态图像融合模型进行训练，得到目标多模态图像融合模型。

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