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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于多层次模态交互的显著目标分割方法及系统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：CN120635656B 。

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：202511129035.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多层次模态交互的显著目标分割方法及系统是由周恒;恽劼恒;吴小俊设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层次模态交互的显著目标分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多层次模态交互的显著目标分割方法及系统，属于计算机视觉技术领域。包括：获取待测图像的RGB图像和热红外图像，并提取多个层次特征图；将同层次的多模态特征图输入至三重注意力融合模块，在该模块中获取同层次不同模态特征图的差异特征图，并根据差异特征图，得到第一融合特征图；将同层次的多模态特征图输入至双路径分组融合模块，在该模块中得到RGB特征分组和热红外特征分组，并根据这两个分组，得到第二融合特征图；根据第一和第二融合特征图，得到待测图像的显著目标。本发明充分利用了不同层次和模态的特征，融合了RGB图像和热红外图像之间的互补特征，避免了冗余和非显著特征干扰，提高了显著目标检测的性能和泛化能力。

本发明授权一种基于多层次模态交互的显著目标分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次模态交互的显著目标分割方法，其特征在于,包括： 获取待测图像的RGB图像和热红外图像，提取所述RGB图像和所述热红外图像的多个层次特征图； 构建三重注意力融合模块，并将同层次的多模态特征图输入至所述三重注意力融合模块；在所述三重注意力融合模块中，获取同层次不同模态特征图的差异特征图，并根据所述差异特征图，得到第一融合特征图；其中，获得所述第一融合特征图的步骤为： 获取同层次的第一特征图和第二特征图，计算所述第一特征图和所述第二特征图之间的差异特征图； 分别将所述第一特征图、所述第二特征图和所述差异特征图压缩为通道级向量，得到第一全局特征、第二全局特征和第三全局特征； 将所述第一全局特征、所述第二全局特征和所述第三全局特征输入至注意力子网络中，进行动态加权融合，得到第一融合特征图； 构建双路径分组融合模块，并将同层次的多模态特征图输入至所述双路径分组融合模块；在所述双路径分组融合模块中，得到RGB特征分组和热红外特征分组，并根据所述RGB特征分组和所述热红外特征分组，得到第二融合特征图；其中，获得所述第二融合特征图的步骤为： 获取同层次的多模态特征图，将RGB特征和热红外特征进行分组，得到RGB特征分组和热红外特征分组； 将所述RGB特征分组和所述热红外特征分组进行跨模态拼接，得到拼接特征组； 对所述拼接特征组进行降维处理，得到细粒度融合特征图； 对未分组的RGB特征和热红外特征进行直接拼接，得到粗粒度融合特征；将所述粗粒度融合特征和所述细粒度融合特征进行拼接，得到第二融合特征图； 根据所述第一融合特征图和所述第二融合特征图，得到所述待测图像的显著目标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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