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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种多波段图像端到端多任务智能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：CN121259306B 。

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：202511809376.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种多波段图像端到端多任务智能检测方法是由岳晓奎;李少毅;杨曦;卫孟杰设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多波段图像端到端多任务智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉技术领域，公开了一种多波段图像端到端多任务智能检测方法，通过获取多波段目标图像，对多波段目标图像进行特征融合，对融合后的图像开展三层特征提取，可更充分捕捉图像信息，减轻云层辐射压制或淹没目标导致的低红外特征影响，同时降低云层边缘、地物背景中类目标辐射源引发的虚警，减少弱小目标识别跟踪的误检漏检，结合目标检测头、关键点检测头和态势分类检测头，各检测头独立分支解耦任务，提升了模型的泛化能力和检测效率。

本发明授权一种多波段图像端到端多任务智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多波段图像端到端多任务智能检测方法，其特征在于，包括： 获取多波段目标图像； 对多波段目标图像按波段分别进行特征提取，将多波段目标图像的各自特征进行融合，获得融合特征图； 对融合特征图进行特征提取，获得图像特征； 将图像特征输入到智能检测模型中，输出智能检测结果； 其中，对融合特征图进行特征提取包括三层特征提取，所述三层特征提取基于YOLOv8s-P2设计，所述三层特征提取按照提取的特征图尺寸从大到小排列，所述智能检测模型包括目标检测头、关键点检测头和态势分类检测头； 将多波段目标图像的各自特征进行融合，获得融合特征图具体为： 采用FCA模块将多波段目标图像的各自特征进行融合，FCA模块实现了三个波段特征之间的两两交互与多向互补，首先，对输入的三个波段特征图分别独立应用1×1卷积进行通道降维，输出通道数统一为小于原始通道数的C'，得到三个降维特征图；接着，通过点积运算构建跨波段相关性矩阵，并对矩阵施加softmax归一化，生成表征不同波段对之间空间相似性的注意力权重图；随后，对于每个目标波段，利用其余两个波段的注意力权重图，从对应降维特征中加权聚合上下文信息，并将两路上下文之和逐元素添加到该波段的局部特征上，从而得到包含其余两波段互补信息的增强特征，三个分支均按此方式独立增强；最终，将三个增强后的波段特征输入统一的融合函数，采用NiN融合，生成最终的三波段融合特征图。

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