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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院申请的专利基于龙格-库塔残差块的红外小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：CN116580276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310235707.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于龙格-库塔残差块的红外小目标检测方法是由张铭津;臧璠;柏海琛;岳珂;冯卓;郭杰;李云松;高新波设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于龙格-库塔残差块的红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于龙格‑库塔残差块的红外小目标检测方法，主要解决现有方法检测准确率较低的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于龙格‑库塔残差块的红外小目标检测模型：包括顺次连接的编解码网络和Head模块，以及边缘提取网络；对红外小目标检测模型进行迭代训练；获取红外图像小目标检测结果。本发明编解码网络中的龙格‑库塔残差块利用注意力机制在捕获长距离依赖关系和卷积神经网络在提取局部特征方面的优势来提取语义和保留细节，可以有效增强目标特征并抑制高频噪声，边缘提取网络能够从多个层次给予目标清晰的边缘信息，提高红外小目标检测的准确率。

本发明授权基于龙格-库塔残差块的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于龙格-库塔残差块的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取K幅红外图像，并对每幅红外图像进行边缘检测，得到K幅红外边缘图像，再对每幅红外图像及其对应的红外边缘图像中的目标进行标注，得到K个红外图像的标签和K个红外边缘图像的标签，然后将M幅红外图像及其对应的标签，以及M个红外边缘图像的标签组成训练样本集R1，将剩余的K-M幅红外图像及其对应的标签以及K-M个红外边缘图像的标签组成测试样本集E1，其中K≥500， 2构建基于龙格-库塔残差块的红外小目标检测模型： 构建包括顺次连接的编解码网络和Head模块，以及边缘提取网络的红外小目标检测模型O，其中： 编解码网络包括顺次连接的Stem模块、含有H个编码子模块的编码模块、含有H-1个转置卷积层的解码模块；Stem模块包括顺次连接的多个卷积层和一个池化层；编码子模块包括顺次连接的嵌入层和龙格-库塔残差块；第h编码子模块的输出端还与第H-h转置卷积层的输出端连接； 边缘提取网络加载在编码模块的输出端与Head模块的输入端之间，包括并行排布的H个边缘检测子模块的边缘检测模块和与其级联的边缘特征融合模块；第h边缘检测子模块的输入端与第h编码子模块的输出端连接；第h边缘检测子模块包括顺次连接的Sobel算子、卷积层、h-1个转置卷积层；边缘特征融合模块包括并行排布的两个卷积层，其中一个卷积层的输出端还连接归一化层和非线性激活层；Head模块包括并行排布的三个分支，每个分支包括顺次连接的两个卷积层； 3对红外小目标检测模型O进行迭代训练： 3a初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥1000，第t次迭代的红外小目标检测模型Ot中的权值、偏置参数分别为wt、bt，并令t＝0，Ot＝O； 3b将从训练样本集R1中随机有放回的选取L个红外图像作为红外小目标检测模型O的输入进行前向传播，其中，1≤L≤M： 3b1编解码网络中的Stem模块对每个红外图像进行下采样，编码模块中的H个编码子模块对每个下采样的结果进行特征编码，解码模块中的H-1个转置卷积层对每个特征编码的结果进行上采样，得到L个目标特征信息； 3b2边缘提取网络中的第h边缘检测子模块对第h编码子模块的输出特征进行边缘检测，边缘特征融合模块对H个边缘检测子模块的输出进行特征融合，得到L个目标边缘特征信息； 3b3Head模块对L个目标特征信息和其对应的L个目标边缘特征信息合并得到的L个多层特征信息进行预测，得到L个红外小目标检测结果； 3c利用交叉熵损失函数，通过生成的L个目标边缘特征信息和与其对应的L个红外边缘图像的标签计算Ot中边缘提取网络的损失值并利用Dice损失函数，通过生成的L个红外小目标检测结果和与其对应的L个红外图像的标签计算Ot的损失值LDice，再采用链式法则计算与LDice组成的总损失Lt对权值参数ωt及偏置参数bt的偏导和最后根据对ωt、bt进行更新，得到本次迭代的网络模型Ot； 3d判断t≥T是否成立，若是，得到训练好的红外小目标检测模型O*，否则，令t＝t+1，并执行步骤3b； 4获取红外图像小目标检测结果： 将测试样本集E1作为训练好的红外小目标检测模型O*的输入进行前向传播，得到所有红外图像对应的红外小目标检测结果。

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