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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利可见光辅助红外目标检测方法、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：CN117036739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311007824.7，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权可见光辅助红外目标检测方法、设备及介质是由向涛;李松涛;刘杰;李鹏;乔文昇;熊召龙;张敏设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本可见光辅助红外目标检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可见光辅助红外目标检测方法、设备及介质，属于红外检测领域，包括步骤：首先，构建一定数量的红外可见光特征共生矩阵，目的是近似表示红外特征和可见光特征之间的二位概率分布；其次，提出一种条件概率分布迁移模块，目的是让特征提取网络具有一定提取可见光特征的能力；最后，在推理测试阶段，仅仅需要输入红外图像，无需输入可见光图像，同时推理的过程与传统的推理过程完全一致，不会产生额外的时间和空间开销。本发明具有检测精度高、推理速度快的优点。

本发明授权可见光辅助红外目标检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种可见光辅助红外目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建特征共生矩阵，用于近似表示红外特征和可见光特征之间的二维概率分布；以及构建条件概率分布迁移模块，用于让特征提取网络具有提取可见光特征的能力，利用可见光图像辅助红外图像进行目标检测； 基于所述特征共生矩阵和条件概率分布迁移模块构建结合目标检测算法的可见光辅助红外目标检测模型，通过特征提取网络和目标检测算法预测图像对应的目标； 所述构建特征共生矩阵，具体包括如下子步骤： S11，分别训练一个可见光目标检测模型的特征提取网络和红外目标检测的特征提取网络； S12，对于训练集中的每一张可见光红外图像，通过对应的特征提取网络分别得到对应的可见光特征张量和红外特征张量； S13，将可见光特征张量和红外特征张量降维，从而分别得到可将光特征向量和红外特征向量； S14，对特征向量进行归一化操作，将取值变为0到1的取值范围内； S15，对特征向量的每个分量分别进行离散化采样统计得到特征共生矩阵； 所述构建条件概率分布迁移模块，具体包括如下子步骤： S21，将每一张红外图像通过目标检测模型的特征提取网络获得对应的特征张量； S22，将特征张量通进条件概率预测网络预测对应的均值向量和方差向量得到损失； S23，将特征张量通入颈部网络和检测头网络得到预测的目标检测结果，并计算损失； S24，将步骤S22中和步骤S23中的损失相加，优化整个红外目标检测模型。

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