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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于相关性建模的可见光-热红外显著性目标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：CN120198647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510374304.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于相关性建模的可见光-热红外显著性目标检测方法是由江振宇;王鲲鹏;陈珂珂;涂铮铮;石磊;汪磊;王筱;钱政基;丁健;丁梓宸;安劲松;刘子琦;郑东乐设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相关性建模的可见光-热红外显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于相关性建模的可见光‑热红外显著性目标检测方法，逐步从空间，区域，图像级别建模两个模态的相关性，以在非对齐的可见光‑热红外图像对中预测准确的显著性检测结果。在空间级别上，通过嵌入含有显著对象语义信息的适配器来引导相关性建模关注显著性区域，对齐两个模态中的显著对象。在区域级别上，针对对齐的显著区域建模两个模态之间的部分相关性。在图像级别上，将区域级别相关性扩展到可见光模态的整个图像中来预测可见光图像中准确的显著对象区域。本发明在非对齐、弱对齐、对齐的显著性目标检测数据集上均取得了最好的效果。

本发明授权基于相关性建模的可见光-热红外显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关性建模的可见光-热红外显著性目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、输入一对由相机直接捕获的未对齐的可见光图像和热红外图像，然后使用预先训练的特征提取器分别对可见光图像和热红外图像进行特征提取，得到对应模态的特征，即可见光图像的多层特征和热红外图像的多层特征 此处，i表示第i层特征，每个模态的图像均提取有四层特征，其中和为对应模态的高层特征，含有丰富的目标语义信息； 步骤S2、将所得两个高层特征和送入语义特征融合模块，整合得到两个模态中共有目标区域的高层语义特征fs，使用高层语义特征fs引导模型关注目标区域； 步骤S3、将所得高层语义特征fs和原始未对齐的可见光图像以及热红外图像一起送入语义引导的空间级相关性模块，空间级相关性模块对两个模态图像中针对目标区域的空间相关性进行建模，并在此基础上估计出两个模态间的单应性矩阵H，利用单应性矩阵H对热红外图像进行扭曲操作，使其对齐可见光图像中的对应目标区域，扭曲后的热红外图像记为It′； 步骤S4、将热红外图像It′、高层语义特征fs、可见光图像的多层特征和热红外图像的多层特征一起送入区域级模态间相关性模块；区域级模态间相关性模块先映射出可见光模态中和扭曲的热红外模态中的对应区域，然后建模两个模态对应区域特征的模态间相关性，将所得区域级模态间相关性特征记为 步骤S5、将区域级模态间相关性特征和可见光图像的多层特征送入图像级模态内相关性模块，图像级模态内相关性模块通过自注意力将区域相关性扩展到整个图像范围，来建模整个可见光图像内显著性区域的相关性，将所得图像级模态内相关性特征记为 步骤S6、将模态内相关性特征送入到特征解码器，自上而下地融合相邻层的相关性特征，得到预测的显著性图S，其被标注的真值G监督。

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