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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跨波段红外目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN115861630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211624667.X，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权跨波段红外目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质是由张宇;张焱;石志广;杨卫平;张景华;刘荻;师晓冉;凌峰;张毅;沈奇设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨波段红外目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种跨波段红外目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。其中，多尺度解耦模块的各个横向连接层与原始目标检测网络的不同尺度特征直接连接；各个横向连接层计算输入的源域图像和目标域图像的深度特征统计量一致性损失；此外计算风格一致性损失和内容一致性损失并将梯度反馈至解码器进行梯度反向传播。综上，共享参数的特征提取网络同时接受目标检测网络顶层网络、多尺度解耦模块和特征解码器的梯度信号进行优化，即使无标注的目标域图像不直接输入目标检测网络，权值共享的特征编码器以及多尺度解耦模块的存在，使得目标检测网络能学习到目标域图像的特征。本发明大大提高了域适应中的红外目标尤其是红外弱小目标的检测识别准确率。

本发明授权跨波段红外目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨波段红外目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先构建的目标检测网络；所述目标检测网络包括特征提取网络； 获取预先构建的卷积自编码器；所述卷积自编码器包括特征编码器、多尺度解耦模块以及特征解码器；所述特征编码器与所述特征提取网络共享网络参数；所述多尺度解耦模块包括多个横向连接层，所述特征解码器与所述特征编码器中输出的特征图分辨率相同的网络层通过各所述横向连接层两两通道连接； 根据所述特征编码器计算得到无标注的目标域图像和有标注的源域图像的多尺度特征图，通过所述横向连接层计算所述目标域图像和所述源域图像的深度特征统计量一致性损失，以及对相应尺度的特征图进行特征解耦得到去风格化的特征向量，并将所述去风格化的特征向量传递给所述特征解码器中相应的网络层，通过所述特征解码器计算得到迁移图像； 将所述源域图像输入所述目标检测网络并计算所述目标检测网络的识别损失，根据所述迁移图像、所述源域图像和所述目标域图像计算所述目标域图像和所述源域图像的风格一致性损失和内容一致性损失，根据所述深度特征统计量一致性损失、识别损失、风格一致性损失和内容一致性损失构建联合损失函数； 优化所述联合损失函数得到训练好的目标检测网络，采用所述训练好的目标检测网络进行红外目标检测。

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