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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质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：CN116051852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202211338670.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质是由姚裔仁;张樯;石春雷;李斌;万耀辉;程宇航设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取待检测目标的红外图像；将红外图像输入预先构建的用于进行特征提取的基础网络结构，得到至少一个低层特征图和一个高层特征图；将高层特征图输入多感受野模型，得到第一特征图；其中，多感受野模型用于通过空洞卷积扩大感受野，获得语义信息丰富的第一特征图；将第一特征图和至少一个低层特征图按照预设级联规则输入融合模型，得到目标检测结果。本方案提供的红外小目标检测方法能够提高小目标的检测精度，降低虚警率。

本发明授权一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种红外小目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标的红外图像； 将所述红外图像输入预先构建的用于进行特征提取的基础网络结构，得到至少一个低层特征图和一个高层特征图； 将所述高层特征图输入多感受野模型，得到第一特征图；其中，所述多感受野模型用于通过空洞卷积扩大感受野，获得语义信息丰富的所述第一特征图；所述多感受野模型包括并联的至少两个具有不同感受野的卷积模块；所述卷积模块包括串联的具有不同扩张率的空洞卷积； 将所述第一特征图和所述至少一个低层特征图按照预设级联规则输入融合模型，得到目标检测结果； 所述将所述红外图像输入预先构建的用于进行特征提取的基础网络结构，得到至少一个低层特征图和一个高层特征图，包括： 所述基础网络结构包括第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层； 采用所述第一卷积层对所述红外图像进行卷积操作，得到第一低层特征图； 采用所述第二卷积层对所述第一低层特征图进行卷积操作，得到第二低层特征图； 采用所述第三卷积层对所述第二低层特征图进行卷积操作，得到高层特征图； 所述预设级联规则包括：将所述第二低层特征图和经上采样处理的所述第一特征图输入融合模型，得到第一融合特征图；将所述第一低层特征图和经上采样处理的所述第一融合特征图输入融合模型，得到第二融合特征图；将所述第二融合特征图进行上采样处理，得到所述目标检测结果； 所述将所述第二低层特征图和经上采样处理的所述第一特征图输入融合模型，得到第一融合特征图，包括： 通过通道注意力机制对经上采样处理的所述第一特征图进行增强，得到第一增强特征图； 通过位置注意力机制对所述第二低层特征图进行增强，得到第二增强特征图； 将所述第一增强特征图和所述第二增强特征图进行融合，得到所述第一融合特征图；其中，所述第一融合特征图通过如下公式获得： 其中，所述XMSM用于表征所述第一融合特征图，所述Xl用于表征所述第二低层特征图，所述Xh用于表征所述第一特征图，所述GPAXl用于表征所述第二增强特征图，所述GCAXh用于表征所述第一增强特征图。

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