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龙图腾网获悉中广核风电有限公司;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种红外图像检测模型的训练方法、装置及红外图像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：CN119785127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510289005.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种红外图像检测模型的训练方法、装置及红外图像检测方法是由董礼;马驰;代快;李旭涛设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外图像检测模型的训练方法、装置及红外图像检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种红外图像检测模型的训练方法、装置及红外图像检测方法，可用于人工智能领域，该方法中，首先，获取包含红外图像的训练图片；而后，基于训练图片，通过预先构建的红外图像检测模型，输出缺陷检测结果；继而，基于缺陷检测结果与训练图片对应的缺陷标签的二分图匹配结果，计算第一损失函数；接着，计算第一损失函数与多层感知损失项之和，得到损失函数；最后，基于损失函数对红外图像检测模型进行迭代训练。由此，基于二分图匹配结果得到的第一损失函数与多层感知损失项，采用复合的损失函数对红外图像检测模型进行训练，训练后的红外图像检测模型可对红外图像中小目标实现更为准确的检测。

本发明授权一种红外图像检测模型的训练方法、装置及红外图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种红外图像检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含红外图像的训练图片； 基于所述训练图片，通过预先构建的红外图像检测模型，输出缺陷检测结果；所述红外图像检测模型生成的预测框数量大于真实目标；所述缺陷检测结果中的类别标签选自真实目标所属的真实类别以及表征无真实目标的空类别； 基于所述缺陷检测结果与所述训练图片对应的缺陷标签的二分图匹配结果，计算第一损失函数； 计算所述第一损失函数与多层感知损失项之和，得到损失函数；所述多层感知损失项包括所述红外图像检测模型中多层激活函数分别对应的加权感知损失之和； 基于所述损失函数对所述红外图像检测模型进行迭代训练； 所述红外图像检测模型包括卷积神经网络、谱域Transformer编码器、多尺度Transformer解码器以及全连接层；所述谱域Transformer编码器和所述多尺度Transformer解码器的深度均为6；所述谱域Transformer编码器和所述多尺度Transformer解码器为对称结构；所述谱域Transformer编码器的最后一层，将编码特征分别输入多尺度Transformer解码器中各个深度的解码模块； 基于自注意力机制的所述谱域Transformer编码器，用于对特征图进行编码，通过傅里叶操作对编码后的所述特征图进行建模，以将编码后的所述特征图从空域映射为谱域，并通过残差级联架构统一空域与频域特征的表征，得到编码特征；所述编码特征包括不同特征标记之间的全局依赖关系； 所述多尺度Transformer解码器包括多尺度特征抽取模块和多层回归预测模块；所述多尺度Transformer解码器，具体用于： 通过所述多尺度特征抽取模块，通过预训练的卷积神经网络从所述编码特征中提取特征图；基于多头注意力机制、层归一化操作以及全连接操作，基于所述卷积神经网络提取的特征图，提取多尺度特征；通过卷积核大小为1的卷积层融合所述多尺度特征，得到融合特征； 通过所述多层回归预测模块，基于所述融合特征得到缺陷预测结果。

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