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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种跨尺度红外行人检测方法、系统、介质、设备及终端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：CN115331162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210855690.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种跨尺度红外行人检测方法、系统、介质、设备及终端是由郝帅;何田;马旭;安倍逸;张旭;杨磊;李嘉豪;王海莹设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨尺度红外行人检测方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于行人检测技术领域，公开了一种跨尺度红外行人检测方法、系统、介质、设备及终端，构建亮度感知模块，通过结合四叉树‑贝塞尔插值算子及引导滤波器得到重构背景图像及亮度特征图像；设计EG‑Chimp优化模型并对构建的目标函数进行迭代寻优，得到动态特征优化图像；在YOLOv5算法框架下引入BiFPN特征金字塔结构；设计跨尺度特征融合模块以学习不同尺度特征间的权重参数；引入CIOU回归损失函数，实现跨尺度红外行人检测任务。本发明将传感器技术及目标检测算法进行交叉融合，提高检测网络对行人目标特征表达能力，改善多尺度及部分遮挡情况下红外行人检测性能，能够实现各种复杂环境下的跨尺度红外行人检测任务。

本发明授权一种跨尺度红外行人检测方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种跨尺度红外行人检测方法，其特征在于，所述跨尺度红外行人检测方法包括： 构建亮度感知模块，通过结合四叉树-贝塞尔插值算子及引导滤波器得到重构背景图像及亮度特征图像；设计EG-Chimp优化模型并对构建的目标函数进行迭代寻优，得到动态特征优化图像；在YOLOv5算法框架下引入BiFPN特征金字塔结构以增强算法颈部网络的特征聚合能力；设计跨尺度特征融合模块以学习不同尺度特征间的权重参数；优化损失函数，通过引入CIOU回归损失函数加快算法收敛，进而实现跨尺度红外行人检测任务； 所述EG-Chimp优化模型的设计包括： 1构建目标函数，同时兼顾动态特征优化图像的梯度变化和能量损失： ； 式中，表示空间频率函数，能够反映图像空间突变如边缘的变化情况，数值越高，则表明图像中人物目标越清晰；表示内容损失函数； ； ； 2针对所构建的目标函数，引入人猿优化模型，通过模拟人猿捕食和混乱抢食2种状态，最终得到动态特征优化图像。

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