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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于特征迁移的红外遥感影像地物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：CN116665049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310588683.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于特征迁移的红外遥感影像地物目标检测方法是由罗欣;林鹏;陈艳阳;郑进军;许文波;赫熙煦;张民设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征迁移的红外遥感影像地物目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于特征迁移的红外遥感影像地物目标检测方法。本发明基于Faseter‑RCNN算法，添加ResNet网络对其识别精确度进行提升，并引入特征迁移学习方法，利用在已有的大量可见光遥感图像数据集进行学习，并将知识应用到红外遥感影像数据集的目标检测上，既提升了可见光遥感图像的利用率，又增加了目标检测网络在夜晚的检测能力。

本发明授权一种基于特征迁移的红外遥感影像地物目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征迁移的红外遥感影像地物目标检测方法，该方法包括： 步骤1：制作voc类型的数据集，统一储存图像和标注信息； 步骤2：将源域与目标域图像数据集输入ResNet-50网络结构，提取相应特征； 步骤2.1：由7×7的卷积核，stride＝2的卷积对输入的图像数据集做下采样； 步骤2.2：分别利用1×1，3×3，1×1卷积核对步骤1结果进行卷积； 步骤2.3：每三层间加入短路机制并通过短路机制加入残差单元； 步骤2.4：重复2.2与2.3过程； 步骤2.5：进行50次卷积后，进行averagepool的池化 步骤3：在ResNet-50网络提取相应特征后，我们将其导入图像级特征迁移网络中并对图像总体特征进行迁移，使PTI＝PSI，最后将得到的特征返回特征提取器，并沿网络向下传播； 步骤3.1：输入的图像提取特征，并令图像特征概率分布PI在源域和目标域相同，并将其传入到域分类器； 步骤3.2：域分类器产生分类损失函数Ld，相关梯度进行反向传播，域分类器对对相关参数进行改进来减小域分类的分类误差； 步骤4：将特征图输入到RPN中，输出图片生成的候选框； 步骤4.1：在所得特征图上用3*3的滑动窗口进行卷积； 步骤4.2：经过两次1x1卷积，输出多个anchorbox； 步骤4.3：对anchorbox，利用位置回归值对box进行平移和缩放，产生大量的候选框； 步骤5：在ROI层根据ResNet-50提出的原始特征与RPN网络生成的候选框，在原始特征上选择proposalfeaturemaps； 步骤6：在ROI层选出相应候选框后，将候选框的位置信息和区域特征传入到实例级特征迁移模块，并对其进行迁移，使PTB,I＝PSB,I，然后将相应特征返回ROI层，往下传播； 步骤6.1：输入候选框的位置信息和区域特征，并令源域和目标域图像中各目标特征和其相应边界框大小和位置的分布情况一致； 步骤6.2：域分类器产生分类损失函数Ld，相关梯度进行反向传播，域分类器对对相关参数进行改进来减小域分类的分类误差； 步骤7：通过全连接层和softmax对所有候选框进行具体类别的分类，实现目标的分类与检测。

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