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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于轨迹判别网络模型的红外图像弱小运动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：CN120125924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510621051.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于轨迹判别网络模型的红外图像弱小运动目标检测方法是由张文龙;刘冬辉;张锐;尚洋;冯子成;于起峰设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轨迹判别网络模型的红外图像弱小运动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轨迹判别网络模型的红外图像弱小运动目标检测方法，包括：对红外图像序列进行处理，得到二值化图像；提取候选目标的位置与尺寸；将同一候选轨迹中候选目标的位置、尺寸输入运动特征分析模型，得到运动特征图；基于候选目标的位置与尺寸在原红外图像中截图，得到各候选目标的空域图像；将同一候选轨迹中候选目标的空域图像输入时域外观特征分析模型，得到时域外观特征图；将同一候选轨迹的运动特征图与时域外观特征图进行拼接后，输入分类模块得到候选轨迹的真实性，完成真实目标的检测。本发明应用于目标检测领域，可以显著减少误报目标数量，同时不会显著丢失真实目标，且具有鲁棒性好、计算效率高等优势。

本发明授权基于轨迹判别网络模型的红外图像弱小运动目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹判别网络模型的红外图像弱小运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取目标的红外图像序列，并对红外图像序列进行处理，得到每一帧红外图像的二值化图像； 步骤2，提取各所述二值化图像中各候选目标的位置信息与尺寸信息； 步骤3，将连续多帧图像中的候选目标进行排列组合，得到若干候选轨迹； 步骤4，将同一候选轨迹中候选目标在各帧图像中的位置信息、尺寸信息输入轨迹判别网络模型的运动特征分析模型，得到候选轨迹的运动特征图； 步骤5，基于各候选目标的位置信息与尺寸信息在原红外图像中截图，得到各候选目标在各帧时刻的空域图像，具体为： 获取候选目标的高度尺寸H和宽度尺寸W，并取目标尺寸W,H中的较大值L，并以候选目标的位置信息坐标为中心，在原红外图像中截取一个边长为L的正方形，并确保截取的图像块能够完全包含候选目标像素，即得到候选目标在当前帧原红外图像中的空域图像； 步骤6，将同一候选轨迹中候选目标的空域图像输入轨迹判别网络模型的时域外观特征分析模型，得到候选轨迹的时域外观特征图，具体包括： 获取同一候选轨迹中候选目标的第一帧空域图像I； 使用两层二维卷积分别提取图像I的目标空域特征图，并在二维卷积的第二层后，将生成的特征图输入坐标注意力模块，每个通道分别使用两个空间范围H,1或1,W的池化核，沿水平和垂直坐标进行编码，生成水平方向与垂直方向的聚合特征图； 将水平方向与垂直方向的聚合特征图拼接后发送至共享的1×1卷积变换函数，生成中间特征图； 将中间特征图沿空间维度分割为两个单独的张量后，将两个张量分别用作注意力权重，得到坐标注意机制的输出特征； 将同一候选轨迹中候选目标所有空域图像对应的输出特征进行堆叠后，执行两次三维卷积操作再展开，即得到候选轨迹的时域外观特征图； 步骤7，将同一候选轨迹的运动特征图与时域外观特征图进行拼接后，输入轨迹判别网络模型的分类模块，得到候选轨迹的真实性，并完成真实目标的检测。

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