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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于中间态图像的跨模态行人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：CN117079307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310910690.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于中间态图像的跨模态行人检测方法是由徐新;余旨熙;别倩;王薇;王晓设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中间态图像的跨模态行人检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中间态图像的跨模态行人检测方法，包括：S1、对输入图像进行预处理；S2、对经过步骤S1预处理后的图像输入到中间态生成网络中，生成介于可见光模态与热红外模态之间的中间态图像；S3、将步骤S2生成的中间态图像和可见光图像输入到双流融合网络中进行特征提取、特征融合和行人检测，得到图像中行人的位置。该方法利用中间态图像生成网络生成中间态图像，中间态图像结合了可见光模态和热红外模态的优点，能更好地辅助可见光的行人检测，且测试时不需使用热红外图像，更加符合实际应用的需求。本发明方法的准确率高于现有方法，同时，不同尺寸的特征图上进行特征图的融合和加强，可以提升在不同尺寸行人检测上的性能。

本发明授权一种基于中间态图像的跨模态行人检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于中间态图像的跨模态行人检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对输入图像进行预处理； S2、对经过步骤S1预处理后的图像输入到中间态生成网络中，生成介于可见光模态与热红外模态之间的中间态图像，中间态生成网络的总损失函数包括生成器的生成损失、判别器的判别损失和循环损失的加权和； S3、将步骤S2生成的中间态图像和可见光图像输入到双流融合网络中进行特征提取、特征融合和行人检测，得到图像中行人的位置，双流融合网络的总损失函数为定位损失、分类损失和置信度损失三者的加权和； 步骤S3具体包括： S3.1、将中间态图像和可见光图像输入到双流融合网络中，分别提取中间态图像和可见光图像的特征； S3.2、将中间态图像的特征和可见光图像的特征同时送入CFT模块，并进行如下操作： 首先，两种特征图在通道维度进行联合操作； 然后，利用的CFT模块中的自注意机制，加强可见光图像和中间模态图像中有效的行人特征部分，形成优化后的融合特征图； 最后，将融合特征图分别与中间态图像的特征图和可见光图像的特征图相加，从而得到加强与修正后的中间态图像特征和加强与修正后的可见光图像特征； S3.3、将加强与修正后的中间态图像特征和加强与修正后的可见光图像特征融合，然后进行行人检测，定位行人的位置。

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