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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于深度引导低秩稀疏分解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：CN120747481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511149408.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度引导低秩稀疏分解的红外小目标检测方法及系统是由李恒超;尹加杰;郑玉棒;雷森设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度引导低秩稀疏分解的红外小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度引导低秩稀疏分解的红外小目标检测方法及系统，涉及遥感图像处理技术领域，包括获取遥感设备拍摄到所有的原始红外图像，并将所述原始红外图像按获取时间顺序依次堆叠，得到红外原始张量；基于所述红外原始张量进行低秩背景和稀疏目标分解处理，得到低秩稀疏张量分解模型；经过构建层级非线性张量环背景模块处理，得到包含非线性变换的低秩背景张量；经过融合注意力机制的稀疏目标模块处理，得到红外小目标区域的稀疏特征张量；重构深度神经网络引导的低秩稀疏张量分解模型，并进行求解处理，得到最终的红外小目标检测结果。本发明能够在复杂背景下对小目标进行精确、鲁棒且快速的检测。

本发明授权基于深度引导低秩稀疏分解的红外小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度引导低秩稀疏分解的红外小目标检测方法，其特征在于，包括： 获取遥感设备拍摄到所有的原始红外图像，并将所述红外图像按获取时间顺序依次堆叠，得到红外原始张量； 基于所述红外原始张量进行低秩背景和稀疏目标分解处理，得到低秩稀疏张量分解模型； 基于所述低秩稀疏张量分解模型，经过构建层级非线性张量环背景模块处理，得到包含非线性变换的低秩背景张量； 基于所述低秩背景张量，经过融合注意力机制的稀疏目标模块处理，得到红外小目标区域的稀疏特征张量； 基于低秩稀疏张量分解模型、包含非线性变换的低秩背景张量和红外小目标区域的稀疏特征张量，重构深度神经网络引导的低秩稀疏张量分解模型，并进行求解处理，得到最终的红外小目标检测结果； 其中，基于所述低秩稀疏张量分解模型，经过构建层级非线性张量环背景模块处理，包括： 将所述低秩稀疏张量分解模型进行初始化三阶因子张量处理，其中，通过预定义的张量环秩和三阶因子张量的初始化过程，得到三阶因子张量； 将所述三阶因子张量，进行非线性正变换网络的变换处理，其中，通过多层感知机和正弦激活函数组合的非线性变换，得到变换后的潜在因子张量； 将所述变换后的潜在因子张量进行张量奇异值分解处理，其中，通过非线性变换诱导的张量奇异值分解对因子张量进行张量核范数约束，得到约束后的因子张量； 将所述约束后的因子张量进行低秩背景张量重构处理，其中，通过张量环分解重建紧凑的低秩背景张量，得到低秩背景张量。

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