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龙图腾网获悉中国科学院上海技术物理研究所申请的专利一种基于双层特征融合卷积网络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：CN116129264B 。

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：202310002248.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于双层特征融合卷积网络的红外小目标检测方法是由孙德新;李丹丹;赵思维;庞博宇;吕帅;廉小颖设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层特征融合卷积网络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双层特征融合卷积网络的红外小目标检测方法，检测方法步骤如下：对包含小目标的红外图像数据训练集和测试集，进行目标对比度增强预处理；建立双层特征融合卷积网络，采用网络层N1与上采样网络层N2双层并行交互融合的全卷积网络结构和T型融合结构实现高层特征与浅层特征的信息融合；采用上述网络学习训练集中小目标的特征，构建双层特征融合卷积网络损失函数对网络进行损失计算，实现网络参数训练；利用学习后的卷积网络处理红外图像测试集，可对红外图像自适应判断，将小目标从不同场景图像数据中检测出来。所述方法能保证图像特征有效提取，减少冗余背景信息，提高图像的检测率和精准率，具有普适性。

本发明授权一种基于双层特征融合卷积网络的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层特征融合卷积网络的红外小目标检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1.数据预处理，对包含小目标的不同场景的红外图像数据训练集和测试集进行目标对比度增强预处理； 步骤2.建立双层特征融合卷积网络，采用网络层N1与上采样网络层N2双层并行交互融合的全卷积网络结构，通过交互连接的方式共享两个网络层的信息，网络层N1通过卷积经上采样将图像特征提取结果融合进网络，上采样网络层N2通过卷积经下采样将图像特征提取结果融合进网络，实现网络层N1与上采样网络层N2检测信息的交互融合；所述网络层N1与上采样网络层N2信息融合方式采用T型融合结构，实现卷积网络高层特征与浅层特征的信息融合，保证网络模型利用率；所述网络层N1与上采样网络层N2卷积核以轴对称的形式排列，所述网络层N1由十二个串联的空洞卷积模块以及四个T型融合卷积结构组成，所述十二个空洞卷积模块均采用3×3卷积核，其膨胀因子按照传输顺序分别为1，3，5，7，9，11，9，7，5，3，1，1；所述四个T型融合卷积结构亦采用3×3卷积核，其膨胀因子分别为1，3，5，7；所述上采样网络层N2由十二个串联的空洞卷积模块以及四个T型融合卷积结构组成，所述十二个空洞卷积模块均采用3×3卷积核，其膨胀因子按照传输顺序分别为2，5，8，11，14，17，14，11，8，5，2，1；所述四个T型融合卷积结构亦采用3×3卷积核，其膨胀因子分别为2，5，8，11； 步骤3.网络训练，采用上述双层特征融合卷积网络学习步骤1中预处理的不同场景的红外图像数据训练集中小目标的特征，构建双层特征融合卷积网络损失函数对网络进行损失计算，实现网络参数训练； 步骤4.目标检测，利用学习后的双层特征融合卷积网络处理红外图像测试集，可对红外图像自适应判断，将小目标从不同场景图像数据中检测出来。

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