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龙图腾网获悉西安镭映光电科技有限公司申请的专利一种基于YOLOv4多尺度特征融合的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：CN115546502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211262382.6，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法是由任获荣;黄雪影;赵毅设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法，改善传统红外小目标检测方法在把不同背景下鲁棒性差、特征耦合以及特征易缺失的问题。该发明含有，1、获取红外小目标检测图像进行预处理；2、提取图像的全局特征，对目标区域进行扩张卷积后的特征嵌入全局分支中；3、使用滑动窗口对原始图像进行采样并进行下采样降低原始图像分辨率，得到对抗网络模型输入训练好的生成对抗网络模型；4、将主干网络输出的局部增强的特征、获取的全局特征和上下文特征，通过学习不同的权值相互融合；5、融合后的模块输入空间自注意机制；6、计算损失函数得到最终检测结果。该技术能够适应在不同环境下红外小目标检测的需求。

本发明授权一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法，其特征在于：含有以下步骤， 步骤1、获取红外小目标检测图像，对图像进行预处理，调整为统一尺寸； 步骤2、获取输入图像的全局特征信息，对目标区域进行扩张卷积，将扩张卷积获取的特征嵌入全局分支中，学习目标区域的上下文信息； 步骤3、使用滑动窗口对红外小目标检测图像进行采样，将采样后的图像块序列进行下采样降低原始图像分辨率，得到的低分辨率图像用于训练生成对抗网络模型，将滑动窗口采样的图像块序列输入训练好的生成对抗网络模型，获取局部特征增强的图像； 步骤4、将步骤3得到的高分辨率图像输入YOLOv4的主干网络，将主干网络输出的局部增强的特征、步骤2中获取的全局特征和上下文特征，通过学习不同的权值相互融合； 步骤5、融合后的特征输入空间自注意机制，增强红外小目标在空间结构中的依赖响应； 步骤6、计算损失函数，通过YOLOv4的头部网络对红外小目标位置回归，得到最终的检测结果；定义总体损失函数： Loss＝LGAN+LClass+LBox 其中，LGAN、LClass、LBox分别为生成对抗网络模型损失函数、分类损失函数和边界框回归损失函数， 分类损失函数具体定义如下： 其中，表示对于第i个样本，其特征向量与第j个类别对应的权重向量的点积结果， 和分别表示第i格第j个边界框中对象所属类别c的预测概率和真实概率； 边界框回归损失函数具体定义如下： 其中，IOU表示预测边界框和真值边界框的并集的交集，wgt、hgt分别是边界框的真值宽度和高度，w和h分别为预测的边界框宽度和高度，ρ2b,bgt表示预测边界框和真值边界框中心点之间的欧氏距离，c表示预测边界框和真值边界框的最小对角线距离。

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