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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种应用于复杂环境下的红外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：CN116229217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310369678.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种应用于复杂环境下的红外目标检测方法是由王慧;虞继敏;周尚波;李舜;吴涛;张鑫设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于复杂环境下的红外目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于红外目标检测领域，具体涉及一种应用于复杂环境下的红外目标检测方法，包括：获取待检测的红外图像，对红外图像进行预处理；采用主干特征提取网络提取红外图像的不同尺度特征；采用颈部加强特征提取网络对不同尺度的特征进行加强融合处理，得到融合特征图；将融合后的有效特征图输入到预测输出网络中，得到目标的检测结果；本发明有效的提高了红外目标检测精度，对复杂场景下易于被遮挡的红外目标的检测效果更好，同时显著降低了参数量，满足实时性检测要求。

本发明授权一种应用于复杂环境下的红外目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于复杂环境下的红外目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的红外图像，对红外图像进行预处理；将预处理后的红外图像输入到训练好的红外目标检测模型中，得到检测结果；其中红外目标检测模型包括主干特征提取网络、颈部加强特征提取网络以及预测输出特征层； 对红外目标检测模型进行训练的过程包括： S1：获取训练数据集，训练数据集中包括红外图像以及该红外图像所对应的类别标签； S2：对训练数据集中的红外图像进行预处理，并将预处理后的红外图像输入到红外目标检测模型中进行训练； S3：采用主干特征提取网络提取红外图像的不同尺度特征；主干特征提取网络包括GSeConv模块、C3Ghost模块和SPPF模块，其中GSeConv模块用于提取红外图像的浅层特征，C3Ghost模块用于减少浅层特征的冗余信息，SPPF模块用于增大网络的感受野，得到去除冗余信息后的上下文信息； GSeConv模块提取红外图像的浅层特征包括：采用1×1大小的卷积对红外图像的通道进行压缩，其中卷积的卷积核个数为输入图像通道数的二分之一；采用3×3大小的逐层卷积对1×1大小的卷积输出的特征图进特征重建，得到混合特征图；将混合特征图进行通道拆分，得到两组特征图；将第一组特征图与逐点卷积生成的浓缩特征按通道方向进行特征叠加；将叠加后的特征图与第二组特征图进行拼接，得到输出结果； S4：采用颈部加强特征提取网络对不同尺度的特征进行加强处理，得到融合特征图； S5：将融合特征图输入到预测输出特征层中，得到目标的检测结果； S6：根据目标检测结果计算模型的损失函数，并不断调整模型参数，采用性能评价指标确定目标检测结果的精度，当目标检测结果的精确度满足要求时，完成模型的训练。

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