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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利一种基于特征对齐的目标检测方法和系统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：CN115131647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210734336.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于特征对齐的目标检测方法和系统是由杨文;贺钰洁;张妍;余淮;余磊设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征对齐的目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向未配准的可见光、红外图像对的基于特征对齐的目标检测方法和系统，本发明将红外模态作为参考模态，可见光模态作为偏移模态，固定参考模态，全程只对偏移模态进行操作。本发明采用由粗到细的特征对齐策略，通过特征偏移预测模块预测偏移并修正作为初步的对齐手段，通过感兴趣区域对齐模块，对每个候选框进行二次回归以进一步校正模态特征之间的偏移。此外，引入光照引导的特征加权模块对感兴趣区域特征重新加权，自适应地调整不同模态的贡献。本方法能够在只使用一个模态标注的情况下对有较大偏差的两个模态进行特征对齐，有效地提高可见光与红外图像融合目标检测的精度，对有模态间空间偏移的场景表现出更强的鲁棒性。

本发明授权一种基于特征对齐的目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征对齐的目标检测方法，其特征在于：所述方法包括：步骤1：将偏移模态图像、参考模态图像分别输入到两路结构完全相同的深度卷积神经网络中以提取图像特征，两路网络不共享参数；步骤2：将提取的偏移模态特征图和参考模态特征图输入到特征偏移预测模块中，预测偏移模态特征图的每个特征位置的偏移量，修正所述特征位置使两个模态的特征图初步对齐；偏移量计算如下：将两个模态的特征图通道级联，CONCAT·代表通道级联；通过多头注意力模块和反向残差前馈网络提取特征，并为特征图上每个特征位置的预测x和y方向的偏移，偏移量，MHSA·代表多头自注意力，IRFFN·代表反向残差前馈网络，·代表1×1卷积层，σ（·）代表tanh激活函数；步骤3：将修正后的偏移模态特征图与参考模态特征图级联后输入区域生成网络，得到候选框；步骤4：将所述候选框输入感兴趣区域对齐模块中，对偏移模态的候选框进行二次回归，得到修正后的偏移模态候选框以及修正后的偏移模态感兴趣区域特征；步骤5：将偏移模态图像下采样并输入光照感知网络中预测两个模态特征的权重，自适应地为两个模态分配权值；步骤6：利用步骤5得到的模态权重将步骤4得到的两个模态的感兴趣区域特征重新加权，级联后送入检测头获取感兴趣目标的位置信息，完成目标检测模型的训练；步骤7：将待测图像输入步骤6得到的目标检测模型，得到目标检测结果。

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