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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多维特征融合的海天场景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：CN117274807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311227417.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法是由邓秋群;姚吉平;肖山竹;陶华敏设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了红外目标检测技术领域的基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法。该基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法包括以下步骤：对输入红外图像通过语义信息、边缘信息、细节信息模块进行信息提取；将多维度信息利用语义信息主导的动态权重分配机制进行特征优化和融合；利用输出检测图生成mask掩码图。该基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法能有效提高海天场景下红外小目标的检测精度。

本发明授权基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多维特征融合的海天场景红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对输入红外图像通过语义信息、边缘信息、细节信息模块进行信息提取； S2.将多维度信息利用语义信息主导的动态权重分配机制进行特征优化和融合； 所述S2包括以下步骤： S21.将得到的特征x4与特征x3通过多尺度特征融合模块MSFM进行信息融合，得到特征x5； 所述S21中多尺度特征融合模块MSFM进行信息融合的计算公式如下所示： ＝CAF＝σβWδβWF α＝PAF＝σWδβWF 其中，σ,δ,β,W,分别代表Sigmoid函数，ReLu函数，批归一化，卷积操作，相加操作以及相乘操作，F代表含有语义信息的深层特征图，F代表含有细节信息的浅层特征图，CA代表通道注意力机制，PA代表像素注意力机制，α代表从深层特征图提取的引导信息融合的动态权重，F代表经过通道注意力后的F S22.将得到的特征x5与特征x2通过MSFM进行信息融合，得到特征x6； S23.通过边缘信息处理模块得到边缘信息特征x7； S24.通过细节信息处理模块得到细节信息特征x8； S25.通过多维度信息融合模块MDFM将语义信息、细节信息与边缘信息进行融合； 所述S25包括以下步骤： S251.将提取的语义信息通过全局平均池化，卷积块，批归一化以及Sigmoid函数得到引导权重后，以此引导权重为基础，为边缘信息特征图与细节信息特征图分配不同权重乘入； 公式如下： α＝SWFS＝σβWfD 所述全局平均池化的公式如下所示： 其中，σ,δ,β,W,分别代表Sigmoid函数，ReLu函数，批归一化，卷积操作，相加操作以及相乘操作，FB代表边缘信息，FS代表语义信息，FD代表细节信息，SW代表语义信息引导权重生成机制，α代表从语义信息提取的引导信息融合的动态权重； S252.将权重与边缘信息特征图乘积和权重与细节信息特征图乘积相加后做卷积滤波处理，得到多维度信息融合特征； 所述卷积滤波处理公式如下： SConv＝ConvδβFA 其中，Conv代表3×3卷积操作，FA代表权重与边缘信息特征图乘积和权重与细节信息特征图乘积相加后的结果； S3.利用输出检测图生成mask掩码图。

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