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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利跨域信息融合的目标检测方法及装置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：CN119360174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411907227.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权跨域信息融合的目标检测方法及装置是由姜育刚;苏宇辰;陈智能;吴祖煊设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨域信息融合的目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨域信息融合的目标检测方法及装置，具有这样的特征，包括双流目标检测模型，其包括：特征提取模块，对配准的模态A图像进行特征提取得到高级语义特征A，并对配准的模态B图像进行特征提取得到高级语义特征B；多尺度增强模块，对高级语义特征A和高级语义特征B构成的特征对进行多尺度增强，得到增强输入特征对；融合模块，对增强输入特征对进行空间级多模态交互和通道级多模态交互，得到多模态特征；目标检测模块，根据多模态特征生成检测框和对应的类别的置信度作为检测结果。总之，本方法能够实现复杂场景下各类目标的准确检测。

本发明授权跨域信息融合的目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种跨域信息融合的目标检测方法，用于根据目标对应的模态A图像和模态B图像得到所述目标的检测结果，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对所述模态A图像和所述模态B图像进行配准，得到配准的模态A图像和模态B图像；步骤S2，将所述配准的模态A图像和所述配准的模态B图像输入双流目标检测模型，得到所述检测结果，其中，所述双流目标检测模型包括：特征提取模块，对所述配准的模态A图像进行特征提取得到高级语义特征A，并对所述配准的模态B图像进行特征提取得到高级语义特征B；多尺度增强模块，对所述高级语义特征A和所述高级语义特征B构成的特征对进行多尺度增强，得到增强输入特征对；融合模块，对所述增强输入特征对进行空间级多模态交互和通道级多模态交互，得到多模态特征；目标检测模块，根据所述多模态特征生成检测框和对应的类别的置信度作为所述检测结果，其中，所述双流目标检测模型的构建及训练过程，包括以下步骤：训练数据构建步骤，根据现有的多个不同模态的现有目标图像构建训练数据集；模型构建步骤，构建双流目标检测模型；模型训练步骤，根据所述训练数据集对所述双流目标检测模型进行训练，得到训练好的双流目标检测模型，在所述模型训练步骤中，训练所述双流目标检测模型的损失函数包括分类损失和目标定位损失，所述分类损失的计算表达式为：QFLσ＝-|y-σ|β1-ylog1-σ+ylogσ，式中|y-σ|β为调节因子，σ为双流目标检测模型根据图像生成的预测标签，y为该图像对应的真实分类标签，QFLσ为分类损失计算结果，所述目标定位损失的计算表达式为： 式中|A|为预测框，|B|为预测框|A|对应的标注框，|C|为包裹预测框|A|和标注框|B|的最小边界框，IOU为预测框|A|和标注框|B|之间的交并比值，Lbox为目标定位损失计算结果。

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