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龙图腾网获悉中国科学院上海技术物理研究所申请的专利一种基于层次特征注意力网络的热红外影像中微小船舶目标检测方法和系统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：CN120107819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510311385.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于层次特征注意力网络的热红外影像中微小船舶目标检测方法和系统是由王芳;文世纪;闫泽一;石绪明;袁国梁;卓笑;王进;胡琸悦;许航瑀;陈凡胜;何志平;胡伟达设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次特征注意力网络的热红外影像中微小船舶目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次特征注意力网络的热红外影像中微小船舶目标检测方法和系统，属于卫星遥感图像处理与应用技术领域。本发明构建首个基于SDGSAT‑1的像素级注释的三通道红外船舶目标检测图像数据集。该数据集覆盖更多场景且包含丰富的热量信息，更适用于热红外影像中的微小型船舶检测任务。同时，构建了基于层次特征注意力机制的网络模型，该模型通过多级细节增强处理，生成不同尺度的特征图；通过多级大核注意力机制提取多级的长距离信息；通过不同尺度特征图的多级融合，生成预测目标概率图，实现不同尺度特征融合和交互，能精准定位船舶。本发明在船舶目标检测任务中，检测准确率、虚警率及交并比指标均显著优于现有模型。

本发明授权一种基于层次特征注意力网络的热红外影像中微小船舶目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次特征注意力网络的热红外影像中微小船舶目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集SDGSAT-1三个热红外波段的检测区域影像数据并进行预处理，建立像素级注释的三通道红外船舶目标检测数据集； S2：构建基于层次特征注意力机制的网络模型，使用该网络模型进行热红外影像船舶目标识别，该网络模型的识别过程分4个阶段，分别为输入阶段、特征提取阶段、预测阶段以及定位阶段，具体包括： S21：在输入阶段，对得到的三通道红外船舶目标数据集进行多级细节增强处理，生成不同尺度的特征图； S22：在特征提取阶段，对多尺度的特征图提取多级的长距离信息，将长距离信息融合到不同尺度的特征图中，生成包含长距离信息的不同尺度的特征图； S23：在预测阶段，将包含长距离信息的不同尺度的特征图进行融合，生成预测目标概率图； S24：在定位阶段，利用生成的预测目标概率图，采用八连通聚合算法定位船舶目标； 对于步骤S21，在输入阶段，对得到的三通道红外船舶目标数据集进行多级细节增强处理，生成不同尺度的特征图，具体为： S211：构建多级细节增强模式，每个层级采用单输入双输出的处理结构； S212：在各个不同层级中，第一输出路径不会对输入的图像进行处理，直接送到下一个层级；第二输出路径会先通过降采样得到不同尺寸的图像，然后通过不同数量的残差块对输入的不同尺寸的图像进行特征提取，得到不同尺度的局部特征； S213：将不同尺度的局部特征融合到不同尺寸的图像中，不同层级生成不同尺度的特征图； 所述第二输出路径采用双分支结构，每个分支结构均包括数量各不相同的残差块，用于分别提取图像的语义信息以及细节信息。

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