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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种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：CN120070849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510060334.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种红外小目标检测方法是由郭杰;段仲琦;李萧龙;张铭津;李云松;胡超;李晨宇设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种红外小目标检测方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建红外小目标检测网络模型并对其进行迭代训练；获取红外小目标检测结果。本发明在对红外小目标检测模型进行训练以及获取红外小目标检测结果的过程中：Encoder中基于空间深度的下采样模块在进行下采样的同时在通道维度保留所有特征信息，且基于分支融合的特征提取模块在不引入新的计算量的同时能够有效提取每个样本多层级的特征信息；Decoder中基于注意力机制的特征融合模块能够分别对高层级特征信息和低层级特征信息进行强化，融合了不同层级的特征表达，优化了特征融合效果，有效地提高了红外小目标检测的准确率和检测效率。

本发明授权一种红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种红外小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 对获取的包括多个场景类别的幅红外小目标图像进行预处理，并对预处理后的每幅红外图像中的小目标进行标注，然后将幅预处理后的红外图像及其标签组成训练样本集，将剩余幅预处理后的红外图像及其标签组成测试样本集，其中； 2构建红外小目标检测网络模型： 构建包括级联的输入层、编码器、译码器和检测头的红外小目标检测网络模型；其中包括级联的三个基于分支融合的特征提取模块，相邻特征提取模块之间加载有基于空间深度的下采样模块；包括级联的输入端加载有基于反卷积的上采样模块的两个基于注意力机制的特征融合模块；中最后一个特征提取模块的输出端与中第二上采样模块的输入端级联，中前两个特征提取模块的输出端还与中同一级的特征融合模块的输入端级联； 3对红外小目标检测网络模型进行迭代训练： 通过训练样本集对红外小目标检测网络模型进行迭代训练，得到训练好的红外小目标检测网络模型； 4获取红外小目标检测结果： 将测试样本集作为训练好的红外小目标检测网络模型的输入进行前向传播，得到个测试样本对应的红外小目标检测结果。

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