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龙图腾网获悉北京东宇宏达科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的红外目标检测方法和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：CN119399437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411502341.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的红外目标检测方法和系统是由刘素玲;高山;张晓辉;夏寅辉;郑天设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的红外目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的红外目标检测方法和系统，涉及深度学习和红外图像技术领域，该方法包括：获取原始红外图像以及该原始红外图像对应的环境数据；对原始红外图像中出现的目标物体进行标注，得到目标标注信息；基于原始红外图像、环境数据以及目标标注信息训练用于目标检测的深度学习模型，得到目标检测模型；将预处理后的待识别的红外图像以及对应的环境数据共同输入目标检测模型，得到红外目标检测结果。实施该方法，可以帮助目标检测模型学习不同环境下红外检测目标的特征模式，考虑了环境数据对红外检测的影响，提高了红外目标检测的准确性和效率，更适合在复杂环境下进行高效的红外目标识别。

本发明授权一种基于深度学习的红外目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的红外目标检测方法，应用于红外目标检测系统，其特征在于，所述方法包括： 获取红外检测设备发送的原始红外图像、地理位置坐标和温湿度，所述红外检测设备安装有定位系统、温度传感器和湿度传感器； 对原始红外图像样本进行标注，确定所述原始红外图像样本中标志物的位置和类别；使用标注后的原始红外图像样本训练卷积神经网络模型，得到图像识别模型，所述图像识别模型用于识别所述原始红外图像中的标志物特征； 基于图像识别模型对所述原始红外图像进行识别，得到所述原始红外图像中的标志物特征，所述标志物特征包括标志物的位置和类别； 对所述原始红外图像中出现的目标物体进行标注，得到目标标注信息； 基于所述原始红外图像、环境数据以及所述目标标注信息训练用于目标检测的深度学习模型，得到目标检测模型，所述环境数据包括地理位置坐标、温湿度和原始红外图像中的标志物特征； 将预处理后的待识别的红外图像以及所述红外图像对应的环境数据共同输入所述目标检测模型，得到红外目标检测结果，所述预处理包括图像增强、颜色优化以及纹理优化。

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