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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种红外遥感图像目标类型识别方法、装置及计算机设备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：CN116704358B 。

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：202210166836.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种红外遥感图像目标类型识别方法、装置及计算机设备是由王佳荣;孙佳琪;朱明;孙海江设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外遥感图像目标类型识别方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供的一种红外遥感图像目标类型识别方法、装置及计算机设备，对红外遥感图像中的目标进行辐射特性与运动特性进行提取，绘制出特性曲线作为本技术的实验数据集，将数据送入到特征提取网络中，在网络结构中加入注意力模块，以获取每个类别的特性曲线的判别性关键特征，通过设计损失函数改善数据存在的不均衡问题。目前对于火箭、弹道导弹、高超声速飞行器等高速目标物能够获得比较好的实验效果。利用大数据量的特性曲线图来进行目标的分类，解决了只有专业人士才能对目标类型进行识别的难点，在识别精度上也优于已有最新的技术。

本发明授权一种红外遥感图像目标类型识别方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种红外遥感图像目标类型识别方法，其特征在于，包括： 获取包含辐射特性和运动特性的红外遥感图像，构建目标类型识别数据集； 基于注意力机制预先构建目标类型识别模型，所述目标类型识别模型用于表征所述辐射特性、所述运动特性与目标类型的对应关系； 所述基于注意力机制预先构建目标类型识别模型，包括： 构建卷积神经网络，将包含空间注意力和通道注意力的注意力模型叠加在所述卷积神经网络最后一层； 对红外遥感图像中目标的辐射特性以及运动特性进行提取，将提取出的目标特性数据送入到卷积神经网络中，对目标的特性进行特征提取与学习得到特征图； 目标特性数据为辐射特性与运动特性的曲线图； 所述特征图通过注意力模型对学习到的特征进行加权，获取目标类别关键性特征； 将所述目标类型识别数据集中一部分数据作为训练数据输入所述目标类型识别模型进行训练得到具有最优参数的目标类型识别模型； 获取待识别红外遥感图像并输入所述具有最优参数的目标类型识别模型得到所述待识别红外遥感图像的目标类型识别结果； 所述目标类别包括火箭、弹道导弹、高超声速飞行器中至少两种。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。