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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利红外小目标的检测方法、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：CN115830425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211478588.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权红外小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质是由姚裔仁;张樯;李斌;万耀辉;程宇航;石春雷设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及红外探测技术领域，特别涉及一种红外小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。方法包括：获取待检测的红外小目标图像；将红外小目标图像输入至预先训练生成的第一检测模型中；其中，第一检测模型基于第一神经网络和由第二神经网络训练生成的第二检测模型训练得到，第一神经网络和第二神经网络均包括特征融合模块、预测模块和由多个子模块串联而成的特征提取模块；第二神经网络的每个子模块均包括若干个依次级联的残差网络；第一神经网络的每个子模块中残差网络的数量小于第二神经网络的每个子模块中残差网络的数量；得到红外小目标图像的检测结果。本方案可以在不降低检测准确率的同时，减少红外小目标检测模型的参数量。

本发明授权红外小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种红外小目标的检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的红外小目标图像； 将所述红外小目标图像输入至预先训练生成的第一检测模型中；其中，所述第一检测模型基于第一神经网络和由第二神经网络训练生成的第二检测模型训练得到，所述第一神经网络和所述第二神经网络均包括特征融合模块、预测模块和由多个子模块串联而成的特征提取模块；所述第二神经网络的每个子模块均包括若干个依次级联的残差网络；所述第一神经网络的每个子模块中残差网络的数量小于所述第二神经网络的每个子模块中残差网络的数量； 得到所述红外小目标图像的检测结果； 所述第一神经网络中的子模块和所述第二神经网络中的子模块的数量相同； 所述第一检测模型的训练方式，包括： 获取多个被标注有标签的训练样本； 将每一个所述训练样本分别输入至所述第一神经网络和所述第二检测模型中，以利用所述第一神经网络的每一个子模块和第二检测模型的每一个子模块分别对每一个所述训练样本进行特征提取，得到所述第一神经网络和所述第二检测模型中每一个子模块的特征提取结果； 将所述第一神经网络中每一个子模块的特征提取结果，输入至所述第一神经网络的特征融合模块中，得到与所述第一神经网络中的每一个子模块一一对应的特征融合图，将所述第二检测模型中每一个子模块的特征提取结果输入至所述第二检测模型的特征融合模块中，得到与所述第二检测模型中的每一个子模块一一对应的特征融合图； 将所述第一神经网络和所述第二检测模型中与第一个子模块对应的特征融合图，分别输入至所述第一神经网络和所述第二检测模型的预测模块，得到所述第一神经网络和所述第二检测模型对每一个所述训练样本的预测结果； 针对每一个所述训练样本，根据当前训练样本在所述第一神经网络和所述第二检测模型中的每一个特征融合图和所述预测结果，对所述第一神经网络的网络参数进行第一次调整，并且根据所述第一神经网络对当前训练样本的所述预测结果和当前训练样本对应的标签，对所述第一神经网络的网络参数进行第二次调整，直至得到符合预期的第一检测模型。

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