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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学;河北经贸大学申请的专利红外弱小目标实时检测方法及装置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：CN116503725B 。

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：202310101529.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权红外弱小目标实时检测方法及装置是由黄富瑜;孙立辉;李向荣;李莉设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外弱小目标实时检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种红外弱小目标实时检测方法及装置，其中，方法包括：采集红外弱小目标的序列红外图像逐帧输入预设的轻量型感知检测网络，生成目标检测候选区；获取序列红外图像中前特定帧图像经过预设的轻量型感知检测网络生成的检测结果，并输入预设的时域轨迹预测模块，时域轨迹预测模块对时域输入数据集进行关联候选目标运动轨迹、轨迹筛选以及轨迹预测操作后获取目标预测位置；将目标预测位置与目标检测候选区进行关联匹配后，获取红外弱小目标的实时检测结果。以解决红外弱小目标检测中轻量化与精度难以维持平衡的问题。

本发明授权红外弱小目标实时检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种红外弱小目标实时检测方法，其特征在于，包括： S1、采集红外弱小目标的序列红外图像逐帧输入预设的轻量型感知检测网络，通过所述轻量型感知检测网络提取目标空间特征，生成目标检测候选区； S2、获取所述序列红外图像中前特定帧图像经过所述预设的轻量型感知检测网络生成的检测结果，记作时域输入数据集； S3、将所述时域输入数据集输入预设的时域轨迹预测模块，所述时域轨迹预测模块对所述时域输入数据集进行关联候选目标运动轨迹、轨迹筛选以及轨迹预测操作后获取目标预测位置； S4、将所述目标预测位置与所述目标检测候选区进行关联匹配后，获取红外弱小目标的实时检测结果； 所述步骤S1中的预设的轻量型感知检测网络的构建步骤具体包括：建立骨干网络、建立颈部网络以及建立头部网络； 所述建立骨干网络具体包括：将GhostNet作为主干特征提取网络进行卷积操作生成各尺度特征图； 所述建立颈部网络具体包括：通过引入CAM增强上下文感知模块，构建上下文感知的双向特征融合模块CAM-PANet，通过所述上下文感知的双向特征融合模块CAM-PANet使得所述各尺度特征图都具备上下文感知能力和细粒度特征信息； 所述步骤S3中的预设的时域轨迹预测模块的构建步骤具体包括： S31、判断所述序列红外图像中第K+1帧中的位置是否在第K帧中位置的邻域范围内，若在所述邻域范围内，则进行目标关联，否则不进行目标关联； S32、利用弱小目标运动方向、目标位置特征和目标轨迹长度三方面特征实现轨迹筛选； S33、利用卡尔曼滤波器方法进行轨迹预测，预测下一帧中弱小目标位置； 所述步骤S32具体包括： 通过公式3获取弱小目标运动方向，通过公式4和公式5获取目标位置特征，通过公式6获取目标轨迹长度； 公式3； 其中，表示第i条轨迹上的目标质心坐标，n代表目标个数，为轨迹运动方向角； 公式4； 公式5； 其中，表示目标质心位置，为目标帧间移动像素，f为均方差； 公式6； 其中，L表示关联总帧数，K为关联到的轨迹长度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军工程大学;河北经贸大学，其通讯地址为：050003 河北省石家庄市和平西路97号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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