买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于深度U型网络的单帧图像红外弱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：CN115311508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210947869.1，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于深度U型网络的单帧图像红外弱小目标检测方法是由王莉;吴鑫;费爱国;徐连明;许云鹏设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度U型网络的单帧图像红外弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度U型网络的单帧图像红外弱小目标检测方法，该方法包括构建基于深度监督U型网络及加入该深度监督U型网络中的密集特征编码模块的单帧图像红外弱小目标检测模型，其中，所述深度监督U型网络可提取得到的多层次、多尺度的图像特征并对其进行精度还原，密集特征编码模块可进行通道注意力交叉导向学习和空间注意力交互导向学习，在网络深度增加的同时不损失特征分辨率失，同时可提升目标的全局及局部上下文表征，实现像素特征之间的长距离依赖关系；且所述检测模型不依赖经典的分类骨干网络，可解决传统深度网络中弱小目标的深度语义特征可判性降低、无法关注目标的局部上下文信息等问题，实现精准的红外弱小目标检测。

本发明授权一种基于深度U型网络的单帧图像红外弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度U型网络的单帧图像红外弱小目标检测方法，其特征在于，其包括： S1：构建基于深度U型网络的单帧图像红外弱小目标检测模型； S2：通过标注后的单帧红外图像样本集或其经过增强处理后的增强样本集训练所述检测模型； S3：通过训练完成的所述检测模型实现对视频序列图像集中的红外弱小目标的检测； 其中，所述检测模型基于深度监督U型网络及加入该深度监督U型网络中的密集特征编码模块构建； 其中，所述深度监督U型网络包括获得多层次、多尺度图像提取特征的压缩路径网络，及进行多层次、多尺度下图像精度还原的扩展路径网络，所述密集特征编码模块位于所述压缩路径网络与所述扩展路径网络之间； 所述密集特征编码模块包括对所述压缩路径网络得到的多层次、多尺度提取特征的低层细节特征进行通道注意力交叉导向学习，得到多层次低层特征的第一编码模块；对所述低层特征进行空间注意力交互导向学习，得到多层次高层特征的第二编码模块；及将所述低层特征与所述高层特征进行级联得到密集编码特征的第三编码模块； 其中，所述密集编码特征的获得包括： 将经所述压缩路径网络的第k层得到的特征进行自适应平均池化，得到自适应平均池化后特征Fk′； 将所述自适应平均池化后特征Fk′输入一个权重共享的、神经元数量相同的两层网络中，并将其送入Relu激活函数中，得到第一变换特征； 将所述第一变换特征经Sigmoid函数激活得到权重系数A1，进一步获得通道注意力交叉导向学习的特征如下： 将所述通道注意力交叉导向学习的特征进行一个空间的全局最大池化和平均池化，得到两个通道数为1的两张特征图； 将所述两张特征图进行拼接，将所得拼接特征图经过一个进行通道变换的、含有ReLu激活函数的神经网络，得到第二变换特征； 将所述第二变换特征经过一个7×7的卷积层和一个Sigmoid函数激活，得到权重系数A2，进一步获得空间注意力交互导向编码后的特征如下：

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北京邮电大学，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10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”。