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龍圖騰網獲悉廣東海洋大學申請的專利一種基于多模態融合的海上目標探測方法及裝置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：CN120431322B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510932872.X，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于多模態融合的海上目標探測方法及裝置是由尹建川;許國康;王妮妮;唐啟師;楊振設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態融合的海上目標探測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多模態融合的海上目標探測方法及裝置，包括以下：獲取海上同一場景的可見光圖片和紅外成像圖片，并將所述可見光圖片和紅外成像圖片同步輸入基于GhostNet構建的雙流主干網絡；于雙流主干網絡的第三至第五層，分別提取可見光圖片以及紅外成像圖片的特征，并將這些特征輸入至跨模態注意力特征融合模塊進行跨模態特征融合得到融合特征，之后將融合特征輸入AIFI模塊與CCFF模塊共同組成的混合編碼器中處理后得到跨尺度的特征交互與融合結果；跨尺度的特征交互與融合結果經過不確定性最小查詢選擇后輸入解碼器，完成海上目標探測。本發明通過融合可見光、紅外的模態數據，可在復雜海況下提升小目標的探測成功率。

本發明授權一種基于多模態融合的海上目標探測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態融合的海上目標探測方法，其特征在于，包括以下： 獲取海上同一場景的可見光圖片和紅外成像圖片，并將所述可見光圖片和紅外成像圖片同步輸入基于GhostNet構建的雙流主干網絡； 于所述雙流主干網絡的第三層、第四層以及第五層，分別提取可見光圖片以及紅外成像圖片的特征，并將這些特征輸入至跨模態注意力特征融合模塊； 跨模態注意力特征融合模塊進行跨模態特征融合得到第三層、第四層以及第五層的融合特征，之后將第五層的融合特征在基于注意力的尺度內特征交互模塊即AIFI模塊內進行尺度內的特征交換與融合得到輸出結果，將所述輸出結果與第三層、第四層的融合特征共同輸入基于卷積神經網絡的跨尺度特征融合模塊即CCFF模塊得到跨尺度的特征交互與融合結果； 其中，AIFI模塊與CCFF模塊共同組成混合編碼器； 跨尺度的特征交互與融合結果經過不確定性最小查詢選擇后輸入解碼器，完成海上目標探測； 具體的，所述跨模態注意力特征融合模塊包括差分增強模塊以及公共選擇模塊，差分增強模塊和公共選擇模塊并行排列，其中， 差分增強模塊的作用過程為：給定中間RGB卷積特征圖和熱卷積特征圖，其中C代表通道數，H代表高度，W代表寬度，首先兩個模態的直接相減得到差分特征圖，接著，分別對作出全局平均池化得到和全局最大池化得到，其中與均為卷積特征圖，和經過一個沙漏型兩層的共享卷積層分別得到和，其次，和逐元素相加并經過激活函數Sigmoid得到通道維度注意力圖，然后將注意力圖相乘到每個輸入特征圖，再殘差相加得到每個模態的增強特征圖；最后，將兩個增強后的特征圖求和得到差分增強模塊輸出； 公共選擇模塊的作用過程為：給定RGB卷積特征圖和熱卷積特征圖，先通過直接求和的方式得到共模態特征圖，其次，經過全局平均池化得到，再分別經過兩個全連接網絡和得到和；然后公共選擇模塊計算RGB特征注意力圖和熱特征注意力圖；接著，將RGB特征的注意力圖和熱特征的注意力圖分別與其輸入相乘；最后，將上一步的輸出結果相加得到公共選擇模塊輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東海洋大學，其通訊地址為：524088 廣東省湛江市麻章區海大路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。