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龙图腾网获悉厦门工学院申请的专利一种基于最优传输的自适应特征融合方法及装置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：CN120510143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510992942.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于最优传输的自适应特征融合方法及装置是由向汉城;傅鸿图设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最优传输的自适应特征融合方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习与计算机视觉领域，公开了一种基于最优传输的自适应特征融合方法及装置，该方法包括：获取待融合的第一图像特征图和第二图像特征图；将两个图像特征图分别在空间维度上展平，得到第一特征向量集合和第二特征向量集合；基于两个特征向量集合中特征向量之间的配对距离，构建传输成本矩阵；对传输成本矩阵进行迭代优化，直至得到最优传输方案矩阵；通过传输成本矩阵和最优传输方案矩阵得到瓦瑟斯坦距离，并将瓦瑟斯坦距离映射为自适应融合门控权重；通过自适应融合门控权重融合图像特征图。本发明基于最优传输理论的自适应特征融合方法，以实现有原则的、分布感知的且更为智能的特征融合机制，提升了融合后的图像特征图的准确度。

本发明授权一种基于最优传输的自适应特征融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于最优传输的自适应特征融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待融合的第一图像特征图和第二图像特征图；所述第一图像特征图为由一个能够捕捉图像几何细节的模块所生成的局部特征图，所述第二图像特征图为由一个能够捕获图像长程依赖的模块所生成的全局特征图，所述局部特征图和所述全局特征图的数据结构均为四维张量； 将所述第一图像特征图和所述第二图像特征图分别在空间维度上展平，得到第一特征向量集合和第二特征向量集合； 基于所述第一特征向量集合中各个第一特征向量与所述第二特征向量集合中各个第二特征向量之间的配对距离，构建传输成本矩阵，所述传输成本矩阵中的元素用于表征将第一特征向量移动到第二特征向量所需要的传输成本； 通过迭代优化算法对所述传输成本矩阵进行迭代优化，直至所述传输成本矩阵满足边际分布约束的同时，且总传输成本最小化，得到最优传输方案矩阵，所述边际分布约束用于约束所述传输成本矩阵的行和与列和分布均匀； 将所述传输成本矩阵和所述最优传输方案矩阵进行相乘，得到瓦瑟斯坦距离；通过可学习映射网络和激活函数将所述瓦瑟斯坦距离映射为0，1区间内，得到最终的自适应融合权重；所述瓦瑟斯坦距离用于表征所述第一图像特征图和所述第二图像特征图的分布差异程度； 通过所述自适应融合门控权重对所述第一图像特征图和第二图像特征图进行融合，得到自适应融合后的图像特征图。

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