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龙图腾网恭喜南昌航空大学申请的专利一种红外图像弱小目标检测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：CN114022681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111293544.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种红外图像弱小目标检测方法及系统是由陈震;时琦;张聪炫;葛利跃;胡卫明;卢锋;李兵;陈昊;李凌;黎明设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外图像弱小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种红外图像弱小目标检测方法及系统，本发明基于视觉注意力机制的红外图像弱小目标检测方法，采用视觉注意力机制特征提取网络提取红外图像特征，多尺度特征融合网络将深层浅层特征图拼接融合减少红外图像中弱小目标的信息丢失，降低红外弱小目标检测的误检率和漏检率，提高网络的鲁棒性。

本发明授权一种红外图像弱小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种红外图像弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样本红外图像；构建视觉注意力机制特征提取网络；利用所述视觉注意力机制特征提取网络对所述样本红外图像进行特征提取，得到不同尺度的特征图；构建多尺度特征融合网络；利用所述多尺度特征融合网络对所述不同尺度的特征图进行拼接融合，得到多尺度特征融合后的特征图；将所述多尺度特征融合后的特征图传送至输出端进行筛选，得出所述红外图像中弱小目标的预测结果；利用定位损失函数和置信度损失函数计算所述红外图像中弱小目标的预测结果与人工标注的红外图像中真实弱小目标结果的定位损失和置信度损失；基于所述定位损失和所述置信度损失通过反向转播对所述视觉注意力机制特征提取网络和所述多尺度特征融合网络的网络参数进行调整，得到调整后的视觉注意力机制特征提取网络和多尺度特征融合网络；通过所述调整后的视觉注意力机制特征提取网络和多尺度特征融合网络预测目标红外图像中弱小目标的位置；所述构建视觉注意力机制特征提取网络具体包括：将坐标注意力机制与特征提取网络相结合，得到所述视觉注意力机制特征提取网络；所述坐标注意力机制的公式如式1所示：yc＝xc×σconvfh×σconvfw1式1中，fh,fw＝SplitδF1zh,zw表示对空间信息在水平方向和垂直方向的特征图，其中，zh和zw分别表示沿水平坐标方向和垂直坐标方向池化后的特征图，F1表示将水平方向和垂直方向池化后特征图的连接操作，δ表示非线性激活函数，Split表示沿水平和垂直维度的切分操作；conv表示卷积操作，σ表示Sigmoid非线性激活函数，xc表示特征提取网络输出的特征图，yc表示通过坐标注意力机制加权后得到的特征图；所述定位损失函数的公式如式5所示： 式5中，LCIoU表示定位损失函数，度量真实框和预测框长宽比的相似性，其中，wgt和hgt分别表示真实框的宽和高，w和h表示预测框的宽和高；为权衡长宽比造成的损失和IoU部分造成的损失的平衡因子，IoU表示真实框和预测框交并比的面积，ρ2b,bgt表示真实框中心点和预测框中心点距离的平方，c2表示包裹真实框和预测框矩形对角线长度的平方；所述置信度损失函数的公式如式6所示：FL＝-1-ptγlogpt6式6中，FL表示置信度损失函数，pt表示预测为正确目标的概率，γ表示调制系数。

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