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龙图腾网恭喜四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利一种弱小目标智能检测识别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：CN114155411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111501469.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种弱小目标智能检测识别方法是由高晓利;程旗;李捷;赵火军;王维;唐培人设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种弱小目标智能检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种弱小目标智能检测识别方法，属于图像识别技术领域，解决了现有技术中红外弱小目标识别结果不准确和识别速度慢的问题。包括：提取多类图像的语义信息，并基于语义信息，构建条件对抗变分自编码器；通过前移尺度检测结构和调整卷积结构，构建改进的YOLOV3模型；对接收到的红外图像进行去噪处理，得到去噪后图像，加入无噪声图像集；将无噪声图像集输入构建的条件对抗变分自编码器，得到扩展图像集，将扩展图像集分为训练集和测试集；基于训练集，对改进的YOLOV3模型进行训练得到目标识别模型；将测试集输入目标识别模型中，得到红外图像中目标的识别结果，包括目标的位置和类型。实现了弱小目标准确和快速识别。

本发明授权一种弱小目标智能检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种弱小目标智能检测识别方法，其特征在于，包括如下步骤：提取多类图像的语义信息，并基于所述语义信息，构建条件对抗变分自编码器；通过前移尺度检测结构和调整卷积结构，构建改进的YOLOV3模型；所述前移尺度检测结构是将YOLOV3模型中原有的3个尺度检测结构全部前移一个模块，3个尺度大小分别为26×26，52×52和104×104；对接收到的红外图像进行去噪处理，得到去噪后图像，加入无噪声图像集；将所述无噪声图像集输入构建的所述条件对抗变分自编码器，得到扩展图像集，将所述扩展图像集分为训练集和测试集；基于所述训练集，对改进的YOLOV3模型进行训练得到目标识别模型；将所述测试集输入所述目标识别模型中，得到所述红外图像中目标的识别结果，包括目标的位置和类型；将所述目标的识别结果与所述测试集进行对比，根据所述目标的识别结果中目标的类型，识别是否存在于测试集中对应图像上，若不存在，则所述目标为虚警目标，设置虚警标志；从目标的识别结果中按固定数量取出图像序列，识别所述图像序列的平均虚警率是否大于虚警率指标；如果大于，则通过滑窗迭代识别出当前图像序列中的真实目标，删除对应的虚警标志，输出优化后的图像序列；否则，直接输出当前图像序列，再按固定数量取出下一批图像序列继续识别和输出；所述滑窗的步长为1，滑窗的长度根据下式得到： 其中，S表示红外图像帧频为S帧秒，m表示目标速度为m米秒，[S2]表示对S2的值向上取整。

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