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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种结合多信息和噪声预测的鲁棒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：CN115984835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310033209.7，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种结合多信息和噪声预测的鲁棒红外小目标检测方法是由张聪炫;孟思强;陈震;卢锋;陈昊;胡卫明;李兵;邓颖设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合多信息和噪声预测的鲁棒红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合多信息和噪声预测的鲁棒红外小目标检测方法。所述检测方法包括以下步骤：首先通过梯度和上下文信息提取模块，以在多个尺度上提取更多的目标特征，从而使模型仍然能够更好地保持深层的目标信息；然后构建噪声预测子网络，以更好的区分红外弱小目标和图像噪声；进一步，通过一个区域定位分支来降低红外弱小目标的误检率；最后所有结果被送到解码器，解码器产生一个只有目标的分割图像。本发明的检测方法，能够有效提高红外弱小目标的检测精度，减少误检率。

本发明授权一种结合多信息和噪声预测的鲁棒红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合多信息和噪声预测的鲁棒红外小目标检测方法，其包括以下步骤： 步骤S1：输入红外图像；将红外图像输入至编码器； 步骤S2：定义梯度和上下文信息提取模块；将步骤S1输出的特征图输入到梯度和上下文信息提取模块； 步骤S3：定义噪声预测网络，将红外图像输入至噪声预测网络；所述噪声预测网络用于预测输入红外图像的噪声分布概率； 步骤S4：构建区域定位分支；将步骤S1输出的特征图输入到区域定位分支； 步骤S5：将所有信息输入解码器：将步骤S2、步骤S3以及步骤S4中的输出的特征图输入到解码器中，解码器将所有的特征图进行解码以生成最终的结果； 步骤S6：解码器输出最终的分割的Mask图； 所述步骤S2通过梯度和上下文信息提取模块，所述模块包括两个中心差分卷积层和一个交叉注意力模块，首先特征图通过第一个中心差分卷积层；然后通过第二个中心差分卷积层，其为扩张率为2的扩张卷积，其用于增加模型的感受野；最后通过交叉注意力模块，其用于提取上下文信息；中心差分卷积是用于梯度提取的更好的卷积，在卷积过程中，整个卷积区域中的像素减去中心像素值，然后执行标准卷积，中心差分卷积的输出y可以由以下公式计算： 其中，p0表示输入和输出特征图上的当前位置，pn枚举R0中的位置，而wpn表示pn处的权重，xpn为pn处的输入值，表示权重系数；对于每个像素，使用交叉注意力模块来收集像素交叉路径上所有像素的上下文信息，通过进一步的循环操作，每个像素最终可以获得完整的图像相关性，交叉注意力模块可以由以下公式计算： 其中，cu’表示输出特征图中u处的特征向量，符号Ai，u表示通道i和位置u处的标量值，而Фi,u表示通道i位置和u处的向量集合。

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