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龙图腾网获悉北京理工大学重庆创新中心申请的专利一种基于多源图像融合的行人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：CN115100680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210702155.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多源图像融合的行人检测方法是由许廷发;彭沛然;李佳男设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源图像融合的行人检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多源图像融合的行人检测方法，属于多源融合目标检测技术领域，解决了现有技术缺乏从图像中提取全局特征的能力问题；包括对原始多源行人图像进行配准与数据预处理后，提取多源图像数据中的浅层特征，将其中不同源的浅层特征进行融合增强，得到行人图像浅融合特征，提取多源图像数据中不同源差异化图像的深层特征，得到多源图像特征金字塔，提取多源图像特征金字塔中的模态共性特征，利用模态共性特征对行人图像浅融合特征进行增强，得到行人图像特征金字塔，得出行人位置边界框并显示；本发明采用时空注意力伪孪生网络来融合多源图像，增强了多源图像的显著特征融合，节省计算资源的同时提高了行人检测的准确性。

本发明授权一种基于多源图像融合的行人检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源图像融合的行人检测方法，其特征在于，包括： 对原始多源行人图像进行配准与数据预处理后，得到多源图像数据； 提取多源图像数据中的浅层特征，将不同源的浅层特征进行融合增强，得到行人图像浅融合特征； 提取多源图像数据中不同源差异化图像的深层特征，得到多源图像特征金字塔； 提取多源图像特征金字塔中的模态共性特征，利用模态共性特征对行人图像浅融合特征进行增强，得到行人图像特征金字塔； 根据行人图像特征金字塔，得出行人位置边界框并显示； 通过将多源图像数据输入至时空注意力伪孪生网络中，得到行人位置边界框，所述时空注意力伪孪生网络包括特征提取与浅融合网络、特征增强与多源共性特征融合网络和行人目标预测网络； 所述特征提取与浅融合网络用于提取多源图像数据中的浅层特征，通过空间注意力模块将不同源的浅层特征进行融合增加，得出包含多源图像数据中行人特征的行人图像浅融合特征；所述特征提取与浅融合网络还用于提取多源图像数据中不同源差异化图像的深层特征，得到多源图像特征金字塔； 所述特征增强与多源共性特征融合网络用于通过基于空间注意力的融合模块提取多源图像特征金字塔的模态共性特征，通过跨模态注意力模块利用模态共性特征对行人图像浅融合特征进行增强，得到行人图像特征金字塔； 所述行人目标预测网络用于根据行人图像特征金字塔，通过分类分支将行人类别和数量统计后输出至检测头，通过回归分支将多个预测行人位置边界框坐标输出至检测头，所述检测头用于显示包括行人类别、数量和行人位置边界框的检测画面。

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