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龙图腾网恭喜合肥师范学院申请的专利动态路由结合非对称多窗口的多模态显著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：CN119625479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510170810.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权动态路由结合非对称多窗口的多模态显著目标检测方法是由韩成美;谢飞;刘路路;卫兵;郭芝源;段蕊蕊;刘磊设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态路由结合非对称多窗口的多模态显著目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种动态路由结合非对称多窗口的多模态显著目标检测方法，属于图像处理领域。步骤如下：S1：利用两个并行神经网络分支处理可见光与热红外图像对，形成各层可见光与热红外特征图；S2：使用不同尺寸窗口划分，获取不同层大特征图与小特征图；S3：应用动态路径选择策略获取加权聚合后的高层特征，获取全局特征并获得不同层增强后的特征；S4：获得对齐后的不同层特征；S5：结合可见光与热红外特征图的第零层，获得预测的显著性图。本发明动态选择并加权不同层特征，利用视觉注意机制针对未对齐显著区域不同模态相关性进行多尺寸窗口建模，克服了RGBT显著性目标检测中数据集需要对齐的问题，且预测性能优越。

本发明授权动态路由结合非对称多窗口的多模态显著目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种动态路由结合非对称多窗口的多模态显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取不同模态下的图像对，即可见光图像与热红外图像对，输入神经网络，利用两个并行的神经网络分支处理输入图像对，形成各层可见光特征图与热红外特征图，i表示层级；S2：对、分别使用不同尺寸的窗口进行划分，获取两种模态下不同层特征图的大特征图、与小特征图、；S3：对两种模态下不同层级的特征进行动态加权处理后进行特征操作得到全局特征和，结合、，对两个模态下不同层特征进行语义引导获得不同层增强后的特征和，具体为：S301：获取可见光模态和热红外模态的第二层、第三层、第四层特征图的路由概率；S302：根据各层特征的路由概率值分配各层特征在高层语义中的贡献权重，得到两种模态加权聚合后的高层特征、；S303：将两种模态加权聚合后的高层特征、进行展平和串联操作获得，对进行相关性操作，得到多模态融合后的特征；S304：将多模态融合后的特征在空间维度上分解为两个模态的全局特征和，对和进行上采样及卷积操作实现尺寸适配；S305：对调整尺寸后的和进行上采样，与、与相乘后进行卷积操作，获得不同层增强后的特征和，i=1,2,3；S4：根据和，结合和获得对齐后的不同层特征和；S5：根据对齐后的不同层特征和与可见光特征图与热红外特征图的第零层，获得预测的显著性图。

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