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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法及装置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：CN118674907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202410898517.0，技术领域涉及：G06V10/10；该发明授权基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法及装置是由徐其志;李媛;邓宏彬;马峰设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取具有高匹配精度的全色和高光谱遥感图像；将图像融合网络和目标检测网络顺序连接为分级监督一体化网络；图像融合网络和目标检测网络分别通过各自损失函数进行计算，同时基于目标检测网络的输出结果计算互学习损失，并反馈传递给图像融合网络，作为一项损失函数对融合网络进行监督训练；然后将全色和高光谱遥感图像输入融合网络，进行全色和高光谱图像融合，再将融合图像输入目标检测网络，提取融合图像的空间和光谱联合特征，并进行小目标特征增强，最终输出高精度的目标检测结果；利用该方法可以提升遥感图像弱小目标检测的准确性。

本发明授权基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，该方法包括： 获取原始的配准全色图像和高光谱图像； 将图像融合网络和目标检测网络顺序连接为分级监督一体化网络； 对网络进行监督训练，其中图像融合网络和目标检测网络分别通过各自损失函数进行计算；同时，基于目标检测网络的输出结果计算互学习损失，并反馈传递给图像融合网络，作为一项损失函数对融合网络进行监督训练； 训练完成后，利用图像融合网络对全色图像和高光谱图像进行融合；利用目标检测网络对融合后的图像进行特征提取，实现弱小目标的定位检测； 所述目标检测网络基于CNN和Transformer网络联合构建，包括：多个级联的空谱注意力映射模块、一个全局平均池化层和一个全连接层；其中：每个所述空谱注意力映射模块包含并行计算的：局部空间卷积模块、全局空谱计算模块和通道光谱计算模块；其中： 局部空间卷积模块包括：平均池化层、3D卷积层和Sigmoid激活函数层；全局空谱计算模块包括：归一化层、深度多层感知机和通道多层感知机；通道光谱计算模块包括：归一化层、多头注意力机制模块和多层感知机。

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