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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法、设备及介质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：CN119478345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411487094.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法、设备及介质是由郭润泽;孙备;孙晓永;苏绍璟;左震;吴鹏;童小钟;钱翰翔;黄泓赫;党昭洋设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法、设备及介质，涉及目标检测领领域，该方法包括：获取待检测目标的可见光图像及红外图像，并采用训练好的交叉注意力多尺度融合检测网络进行目标检测；其中，交叉注意力多尺度融合检测网络包括骨干网络、背景感知模块、交叉注意力融合模块及检测头；骨干网络用于提取不同尺度的特征；背景感知模块用于光照及对比度预测；交叉注意力融合模块用于根据背景感知模块预测的光照及对比度，采用差分注意力及同质注意力，对骨干网络提取的特征进行交叉融合，得到多模态融合特征图；检测头用于根据多模态融合特征图确定待检测目标的位置及类别。本申请提高了目标检测的准确度。

本发明授权基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法，其特征在于，所述基于交叉注意力多尺度融合的目标检测方法包括： 获取待检测目标的可见光图像及红外图像； 根据所述可见光图像及所述红外图像，采用训练好的交叉注意力多尺度融合检测网络进行目标检测，以确定待检测目标的位置及类别； 其中，所述交叉注意力多尺度融合检测网络包括骨干网络、背景感知模块、交叉注意力融合模块及检测头；所述骨干网络用于提取所述可见光图像及所述红外图像不同尺度的特征；所述背景感知模块用于对所述可见光图像及所述红外图像进行光照及对比度预测；所述交叉注意力融合模块用于根据所述背景感知模块预测的光照及对比度，采用差分注意力及同质注意力，对所述骨干网络提取的特征进行交叉融合，得到多模态融合特征图；所述检测头用于根据所述多模态融合特征图确定待检测目标的位置及类别； 根据所述可见光图像及所述红外图像，采用训练好的交叉注意力多尺度融合检测网络进行目标检测，以确定待检测目标的位置及类别，具体包括： 采用背景感知模块对所述可见光图像及所述红外图像进行光照及对比度预测，确定可见光光照权重、红外光照权重、可见光对比度权重及红外对比度权重； 采用骨干网络分别提取所述可见光图像及所述红外图像不同尺度的特征，得到不同尺度的可见光特征图及不同尺度的红外特征图； 采用交叉注意力融合模块根据所述可见光光照权重、所述红外光照权重、所述可见光对比度权重及所述红外对比度权重，采用差分注意力及同质注意力，对不同尺度的可见光特征图及不同尺度的红外特征图进行交叉融合，得到多模态融合特征图，具体包括： 针对任一尺度的可见光特征图和红外特征图，计算所述可见光特征图与所述红外特征图的差分特征和同质特征； 采用全局最大平均池化操作和全局最大池化操作，对所述差分特征进行全局增强，得到通道注意力图； 将所述通道注意力图分别与所述可见光特征图及所述红外特征图相乘，并采用所述可见光光照权重及所述红外光照权重进行加权融合，得到差分注意力特征图：其中，MDA为差分注意力特征图，Wv为可见光光照权重，Wi为红外光照权重，MV为可见光特征图，MI为红外特征图，VDA为通道注意力图； 对所述同质特征依次进行全局平均池化和全连接操作，得到可见光模态注意力图和红外模态注意力图； 将所述可见光模态注意力图与所述可见光特征图相乘，将所述红外模态注意力图与所述红外特征图相乘，并采用所述可见光对比度权重及所述红外对比度权重进行加权融合，得到同质注意力特征图：其中，MCA为同质注意力特征图，Cv为可见光对比度权重，Ci为红外对比度权重，为可见光模态注意力图，为红外模态注意力图； 将不同尺度的差分注意力特征图及不同尺度的同质注意力特征图进行融合，得到多模态融合特征图； 根据所述多模态融合特征图，采用检测头确定待检测目标的位置及类别。

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