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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于视觉状态空间模型改进的红外小目标检测方法及系统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：CN119810681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411769879.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于视觉状态空间模型改进的红外小目标检测方法及系统是由张倩倩;周莉;安军社设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉状态空间模型改进的红外小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于视觉检测技术领域，具体涉及一种基于视觉状态空间模型改进的红外小目标检测方法及系统，该方法包括：对采集的原始红外图像进行预处理后输入预先建立和训练好的改进模型，实现遥感实时识别红外小目标的检测；改进模型包括：特征提取主干网络，基于Mamba进行改进，用于提取输入图像中的小目标特征；特征融合头部网络，用于将主干网络提取出的不同尺度特征进行多尺度融合以生成不同尺度特征层；目标检测网络，用于对不同尺度特征层进行目标分类和回归并输出检测结果。本发明针对红外小目标的特性，在视觉Mamba的基础上改进了主干网络结构从而有效提高了小目标识别准确度。

本发明授权一种基于视觉状态空间模型改进的红外小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉状态空间模型改进的红外小目标检测方法，包括： 对采集的原始红外图像进行预处理后输入预先建立和训练好的改进模型，实现遥感实时识别红外小目标的检测； 所述改进模型包括：特征提取主干网络、特征融合头部网络和目标检测网络，其中， 所述特征提取主干网络，基于Mamba进行改进，用于提取输入图像中的小目标特征； 所述特征融合头部网络，用于将主干网络提取出的不同尺度特征进行多尺度融合以生成不同尺度特征层； 所述目标检测网络，用于对不同尺度特征层进行目标分类和回归并输出检测结果； 所述特征提取主干网络包括：1个StemLayer和4个StageLayer，所述4个StageLayer分别为：StageLayer1、StageLayer2、StageLayer3和StageLayer4；其中， 所述StemLayer是卷积核大小为3且步长为2的卷积层，用于对输入图像中的边缘和纹理的低级特征进行初步提取； 所述StageLayer1由卷积核大小为3且步长为2的卷积层和ESTVSS模块组成，用于在初步提取特征的基础上挖掘图像中更复杂的特征； 所述StageLayer2包括依次连接的VisionClueMerge模块和ESTVSS模块，VisionClueMerge模块用于对输入特征进行特征重组和一系列的线性变换、归一化和激活操作，ESTVSS模块的输出为P3大尺度特征图； 所述StageLayer3包括依次连接的VisionClueMerge模块和ESTVSS模块，ESTVSS模块的输出为P4中等尺度特征图； 所述StageLayer4包括依次连接的VisionClueMerge模块、ESTVSS模块和SPPF模块；其中SPPF模块用于对输入的特征图进行快速空间金字塔池化操作和特征拼接，使用大小为5的小池化核进行2次池化代替单次大核池化操作以减少计算量，输出为P5小尺度特征图； 所述4个StageLayer中的ESTVSS模块包括：SS2D模块、ESTD模块和CARG模块；其中， 所述SS2D模块，用于将状态空间模型处理一维顺序数据的能力有效扩展到二维空间视觉数据中，通过沿着四个扫描路径遍历图像，实现线性时间复杂度的特征提取； 所述ESTD模块，用于增强局部注意力从而优化感受野的大小，使模型更好的捕捉小目标细致的局部细节； 所述CARG模块，用于增强通道和空间注意能力，使模型更好的区分复杂背景和目标。

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