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龙图腾网恭喜中国计量大学申请的专利一种夜间车路环境可见光和红外融合图像的语义传输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：CN119360341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411919761.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种夜间车路环境可见光和红外融合图像的语义传输方法是由章东平;张博睿;黄圣淇设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种夜间车路环境可见光和红外融合图像的语义传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种夜间车路环境可见光和红外融合图像的语义传输方法，首先，在车辆行驶过程中采集可见光和红外图像，并利用可见光图像增强网络提升低光条件下图像的可见性；其次，将增强后的可见光图像与红外图像进行融合；接着，对融合后的图像进行语义引导处理，识别目标语义信息，提取语义特征，并评估特征向量的重要性，从而生成语义特征群；最后，发送端将融合图像编码为潜在空间表示，并通过信道编码和压缩为条件信号，通过加性白高斯噪声信道传输至接收端，接收端则利用条件感知神经网络动态调整基于潜在扩散模型的去噪器权重，控制生成过程，最终通过语义解码器生成恢复后的图像。该方法对于提高自动驾驶系统的可靠性和安全性具有重要意义。

本发明授权一种夜间车路环境可见光和红外融合图像的语义传输方法在权利要求书中公布了：1.一种夜间车路环境下可见光和红外融合图像的语义传输方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集车辆行驶过程中的可见光图像和红外图像，并利用无监督的可见光图像增强网络进行图像增强；步骤2：将增强后的可见光图像和红外图像进行图像融合；步骤3：对融合后的图像进行语义引导处理，识别融合图像的目标语义信息，对图像中目标进行语义特征提取，并评估语义特征向量的重要性，最终生成语义特征群，具体包括：步骤3.1：通过卷积神经网络识别融合图像的目标语义信息，将红外图像和可见光图像的融合图像映射到语义特征空间，在语义特征空间中，生成的特征图保留了红外和可见光的融合图像的完整语义信息；步骤3.2：通过语义分割网络作用于步骤3.1生成的特征图，生成语义信息标记图，结合特征图和语义信息标记图，得到带有语义信息标记的的特征图；步骤3.3：通过语义重要性建模在所述语义特征空间上生成语义重要性图，所述语义重要性图用于反映每个语义特征向量的重要性分数，将所述语义信息标记的的特征图与语义重要性图结合生成语义特征群；步骤4：发送端将融合图像编码为潜在空间表示，接收端通过基于潜在扩散模型的去噪器往潜在空间添加噪声学习数据分布，最后将去噪后的潜在空间表示输入到语义解码器中，生成恢复后的图像，具体包括：步骤4.1：在发送端，使用语义编码器从融合图像中提取潜在空间表示即语义信息；步骤4.2：基于语义特征群的语义重要性引导对潜在空间表示进行信道编码以保护其免受信道噪声的影响，并将其进一步压缩为条件信号，接着通过加性白高斯噪声AWGN信道传输到接收端；在接收端，接收到的条件信号受到AWGN的影响，因此成为有噪声的条件信号；步骤4.3：在接收端，利用条件感知神经网络根据接收到的条件信号生成动态权重；步骤4.4：基于潜在扩散模型的去噪器通过输入步骤4.2中的条件信号和步骤4.3中生成的动态权重以及在训练阶段用于模拟传输过程中引入的随机生成的高斯噪声，来产生去噪后的潜在空间表示。

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