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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于余弦相似度匹配的零样本红外目标识别方法及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：CN119992566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510131602.9，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于余弦相似度匹配的零样本红外目标识别方法及系统是由吴迪;李宁;曹立华;于祥跃;马晞茗;韩玺钰;李峥设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于余弦相似度匹配的零样本红外目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及红外弱小目标识别术领域，公开了一种基于余弦相似度匹配的零样本红外目标识别方法及系统，包括：对未见类别的红外图像进行预处理，生成待识别增强图像；将待识别增强图像输入至具有编码器‑解码器结构的红外弱小特征提取网络提取待识别图像的多尺度目标特征；通过对比语言‑图像预训练模型生成未见的多个类别的文本特征以及多尺度目标特征的图像特征，利用余弦相似度将文本特征和图像特征进行匹配，得到未见类别的红外图像的文本识别标签。本发明通过具有编码器‑解码器结构的目标检测网络提高红外弱小目标的识别能力。

本发明授权基于余弦相似度匹配的零样本红外目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于余弦相似度匹配的零样本红外目标识别方法，其特征在于，包括： 对未见类别的红外图像进行预处理，生成待识别增强图像； 将所述待识别增强图像输入至具有编码器-解码器结构的红外弱小目标特征提取网络，利用所述红外弱小目标特征提取网络提取所述待识增强别图像的多尺度目标特征信息； 将未见的多个类别和所述多尺度目标特征信息输入对比语言-图像预训练模型，生成所述未见的多个类别的文本特征以及所述多尺度目标特征信息的图像特征，利用余弦相似度将所述文本特征和所述图像特征进行匹配，得到所述未见类别的红外图像的文本识别标签、置信度以及位置信息； 所述对未见类别的红外图像进行预处理，生成待识别增强图像，包括： 利用一阶段盲去噪网络对未见类别的红外图像进行预处理，生成待识别增强图像；其中，所述一阶段盲去噪网络包括： 特征提取模块，包括多个堆叠的卷积层，在每个卷积操作后均输入ReLU激活函数； 基于残差结构的特征学习模块，由两个普通卷积层堆叠而成，且每个卷积层之后输入ReLU激活函数； 图像重构模块，以所述基于残差结构的特征学习模块的输出为输入，包括：一个平均池化层和多个堆叠的卷积层； 所述特征提取模块由一个卷积、一个膨胀系数为2的卷积层以及膨胀系数为4的卷积层依次堆叠而成，所述特征提取模块的输出为： ； 其中，X为输入的所述未见类别的红外图像，为通过所述卷积层后的输出； 为第p个卷积层的卷积核，p为1-8的自然数。

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科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888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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