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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于半监督混合域适应的红外弱小目标检测方法和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：CN116310655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310443045.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于半监督混合域适应的红外弱小目标检测方法和装置是由张宇;张焱;石志广;杨卫平;刘荻;凌峰;张毅;沈奇;张勇设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督混合域适应的红外弱小目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于半监督混合域适应的红外弱小目标检测方法和装置。所述方法包括：通过训练包括跨域风格迁移模型、教师模型和学生模型的半监督混合域适应学习网络，得到训练好的半监督混合域适应学习网络进行跨域的红外弱小目标检测，得到目标检测结果。采用本方法能够根据跨域风格迁移模型对源域图像与目标域图像进行交叉风格迁移以补足跨域的语义差异，并基于教师模型为学生模型持续提供少量、高质量的伪标签，从而使得训练好的半监督混合域适应学习网络实现对红外弱小目标实例的域不变特征的充分学习，增强半监督混合域适应学习网络在跨域情况下对弱小目标的特征偏移的适应能力。

本发明授权基于半监督混合域适应的红外弱小目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督混合域适应的红外弱小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包括源域图像和目标域图像的基础数据集，并按照一定比例将所述基础数据集划分为训练集和测试集； 将所述训练集中的源域图像和目标域图像输入预先构建的半监督混合域适应学习网络进行训练，得到训练好的半监督混合域适应学习网络； 其中，所述半监督混合域适应学习网络包括跨域风格迁移模型、教师模型和学生模型；在训练时，所述跨域风格迁移模型分别对所述源域图像和目标域图像进行交叉风格迁移，得到源域迁移图像和目标域迁移图像，并根据所述源域图像与源域迁移图像构建源域扩充集，根据所述目标域图像与目标域迁移图像构建目标域扩充集；所述教师模型通过获取所述跨域风格迁移模型输入的源域迁移图像和目标域图像，采用平均指数移动、源域迁移图像的监督式训练以及目标域图像的自监督训练进行训练和参数更新，得到训练好的教师模型，并将目标域图像的自监督训练产生的预测结果进行滤波筛选，得到伪标签并传递至学生模型；所述学生模型通过获取所述跨域风格迁移模型输入的源域扩充集、目标域扩充集以及所述教师模型输入的伪标签，采用源域扩充集的监督对比训练、目标域扩充集的半监督对比训练以及多层级域混淆训练进行训练和参数更新，得到训练好的学生模型； 将所述测试集中的源域图像和目标域图像输入所述训练好的半监督混合域适应学习网络进行红外弱小目标检测，得到预测的目标检测结果。

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