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龙图腾网获悉安徽农业大学;安徽易刚信息技术有限公司申请的专利一种基于多模态特征融合的目标检测方法、设备和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：CN120612476B 。

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：202511126561.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多模态特征融合的目标检测方法、设备和介质是由杨宝华;王鹏飞;查海涅;陈润超;王金星设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的目标检测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态特征融合的目标检测方法、设备和介质，属于人工智能技术领域，该方法包括：1、通过双目相机获取目标的多模态图像，得到目标对象的RGB图像和深度图像并进行数据增强以及目标位置标注，从而构建多模态数据集；2、构建基于多模态特征融合的目标检测网络，包括：多模态双分支特征提取网络，多模态特征融合模块，多尺度特征聚合模块，特征金字塔网络，目标检测头，并对RGB图像和深度图像进行处理，得到预测结果；3、基于预测结果和真实标注构建总损失函数以训练多模态特征融合的目标检测网络，得到训练好的多模态目标检测模型以实现目标检测。本发明能提高目标检测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于多模态特征融合的目标检测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取RGB图像和深度图像及其真实标注信息； 步骤2、构建目标对象检测网络，包括：多模态双分支特征提取网络，多模态特征融合模块，多尺度特征聚合模块，特征金字塔网络和目标检测头； 步骤2.1、多模态双分支特征提取网络是由RGB模态主干特征提取网络与深度模态特征提取网络构成，并分别对和进行特征提取，相应得到X个尺度的可见光特征和X个尺度的深度图像特征，其中，表示第x个尺度的可见光特征，表示第x个尺度的深度图像特征，X表示尺度的总数； 步骤2.2、多模态特征融合模块将与进行融合，得到第x个尺度的融合特征； 其中，多模态特征融合模块中的多模态空间注意力模块利用式1得到的第x个尺度的可见光空间特征和的第x个尺度的深度空间特征； 1 式1中，Conv表示卷积操作，Maxpooling和Averagepooling分别表示全局平均池化操作和全局最大值池化操作，Concat表示拼接操作，Sigmoid代表激活函数；表示的第x个尺度的可见光特征，表示的第x个尺度的深度图像特征； 所述多模态特征融合模块中的特征交互模块利用式2得到第x个尺度的融合特征： 2 式2中，代表元素相乘，代表元素相加； 步骤2.3、多尺度特征聚合模块将进行多尺度聚合，得到对应的多尺度聚合特征；其中，表示第x个尺度的聚合特征； 步骤2.4、特征金字塔网络对进行处理，得到多尺度金字塔特征，其中，表示第x个尺度的金字塔特征； 步骤2.5、目标检测头对进行处理，输出和的预测结果，包括：第j个预测框，其中，代表的中心点坐标，分别表示的宽、高；代表的置信度； 步骤3、基于和的真实标注信息和预测结果，构建目标对象检测网络的总损失函数，用于训练目标对象检测网络，以得到多模态目标检测模型，实现多模态目标数据的检测。

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