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龍圖騰網獲悉武漢華中天經通視科技有限公司申請的專利一種可見光和紅外多模態圖像融合目標識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115620106B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211308013.6，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權一種可見光和紅外多模態圖像融合目標識別方法是由何亦舟;鄒爾博;范強;譚海;鄭敬浩設計研發完成，并于2022-10-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種可見光和紅外多模態圖像融合目標識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種可見光和紅外多模態圖像融合目標識別方法，先對可見光和紅外圖像特征提取，然后構建混合圖神經網絡模型，進行模型信息傳遞與整合，再對圖神經網絡模型節點狀態更新，最后輸出多模態數據融合特征用于目標識別；本發明方法結合可見光和紅外各自的優勢，融合多模態圖像數據后獲得更加全面、完善的特征用于提升如復雜背景下弱小目標檢測、虛警抑制等檢測任務關鍵性能。

本發明授權一種可見光和紅外多模態圖像融合目標識別方法在權利要求書中公布了：1.一種可見光和紅外多模態圖像融合目標識別方法，其特征在于：包括如下步驟 S1，采用基于卷積神經網絡模型的子網絡No從可見光圖像Xo中學習特定模態圖像數據的特征采用基于卷積神經網絡模型的子網絡Ni從紅外圖像Xi中學習特定模態圖像數據的特征 S2，利用特征Fo和Fi建立混合有向圖神經模型G＝Vi,Vo,Ei,Eo,Ei→o,Eo→i，其中表征紅外圖像特征的圖節點通過公式將特征學習模塊提取到的紅外圖像數據的深度特征Fi作為圖節點的初始化特征，表征可見光圖像特征的圖節點通過公式將特征學習模塊提取到的可見光圖像數據的深度特征Fo作為圖節點的初始化特征，混合有向圖神經模型中的有向邊用于表征圖節點之間的關系，其中Ei和Eo分別用于表征紅外圖像和可見光圖像各自模態內圖節點間的關系： S3，通過混合有向圖神經模型進行同模態內信息和跨模態間信息的交互與推理：根據公式得到從節點j傳遞到節點k的信息，同模態內節點通過與其相連的邊向量完成信息聚合；根據公式得到從從模態s內節點j傳遞到到模態t內節點k的信息，跨模態間節點通過與其相連的邊向量完成信息聚合信息聚合；通過Sigmoid·將邊向量映射為節點特征的分配權重從而完成節點間的信息聚合； S4，以循環神經網絡RNN作為狀態更新函數，先整合跨模態信息得到混合有向圖神經模型中，屬于模態t的節點j更新后的中間狀態然后在中間狀態的基礎上整合模態內信息，得到該節點經過第p次信息聚合迭代后的新狀態藉此完成后續迭代步驟中信息交互推理的計算； S5，輸出多模態數據融合特征用于目標識別：通過公式和對經過P次信息傳遞交互迭代后的不同模態進行更新，合并得到多模態融合特征Hf＝{Hi,Ho}，通過后續目標檢測識別模塊D·將模型輸出結果與實際標簽比對，并通過最小化損失函數計算出的損失，優化識別特征提取模塊、基于混合有向圖神經網絡的多模特征融合模塊、目標檢測識別模塊的模型參數。

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