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龙图腾网获悉南京航空航天大学;中国电子科技集团公司第五十三研究所申请的专利一种红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115496971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211312203.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质是由丁萌;于快快;刘浩;常瑶;徐一鸣设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及红外目标检测领域，该方法包括：将当前采集的红外目标图像输入到训练好的红外目标检测模型中以进行类别检测；其中，训练好的红外目标检测模型是基于注意力机制神经网络和训练数据集确定的；注意力机制神经网络包括特征提取网络、与特征提取网络的输出端连接的注意力模块、与注意力模块的输出端连接的特征加强模块、与特征加强模块的三个输出端连接的目标分类和检测网络；注意力模块用于对特征提取网络输出的原始特征图进行融合系数的计算，确定多尺度特征图。本发明能够对红外目标图像进行低成高效、准确检测。

本发明授权一种红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种红外目标检测方法，其特征在于，包括： 获取当前采集的红外目标图像； 将当前采集的所述红外目标图像输入到训练好的红外目标检测模型中以进行类别检测； 其中，所述训练好的红外目标检测模型是基于注意力机制神经网络和训练数据集确定的； 所述训练数据集包括多张红外目标图像以及每张所述红外目标图像对应的标签数据；所述标签数据为所述红外目标图像的类别； 所述注意力机制神经网络包括特征提取网络、与所述特征提取网络的输出端连接的注意力模块、与所述注意力模块的输出端连接的特征加强模块、与所述特征加强模块的三个输出端连接的目标分类和检测网络； 所述注意力模块用于对所述特征提取网络输出的原始特征图进行融合系数的计算，确定多尺度特征图； 所述特征加强模块具体为：从所述注意力模块的不同位置输出三个特征层，分别位于中间特征层、中下层特征层和底层特征层；所述底层特征层进行1次1×1卷积调整通道后获得P5，再进行上采样后与所述中下层特征层进行结合，然后使用CSPLayer进行特征提取获得P5_upsample；P5_upsample的特征层进行1次1×1卷积调整通道后获得P4，再进行上采样与所述中间特征层进行结合，然后使用CSPLayer进行特征提取获得P4_upsample；P4_upsample的特征层进行一次3×3卷积进行下采样，下采样后与P4堆叠，然后使用CSPLayer进行特征提取获得P4_downsample；P4_downsample的特征层进行一次3×3卷积进行下采样，下采样后与P5堆叠，然后使用CSPLayer进行特征提取获得P5_downsample； 所述目标分类和检测网络的具体包括：通过一层1×1卷积、BN层和SiLU激活函数对输入的融合后的特征图进行重编码；将重编码后的特征图经过两组两层3×3卷积、BN层和SiLU激活函数，得到所述红外目标图像的类别和预测框；其中，第一组输出后经过一层1×1卷积和sigmoid激活后，进行判断每一个特征点所包含的红外目标类别；第二组输出后分别经过1×1卷积、sigmoid激活和1×1卷积，分别进行判断每一个特征点的回归参数，回归参数调整后可以获得预测框和判断每一个特征点是否包含红外目标。

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南京航空航天大学;中国电子科技集团公司第五十三研究所，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军大道29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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