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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多特征融合的红外小目标分割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：CN119131400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411293610.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多特征融合的红外小目标分割方法是由王烨茹;陈殿坤;秦飞巍;王昌淼;葛瑞泉;赵龙;吴国华设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的红外小目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合的红外小目标分割方法。本发明具体步骤如下：1、构建数据集；2、搭建红外小目标分割的ID‑UNet模型；ID‑UNet模型包括密集连接的UNet结构、ISFTE模块和残差注意力机制模块；3、引入全尺度深度监督；ID‑UNet模型在每个解码器级别直接由真实标注掩码进行监督，因此在每个解码器级别生成独立的侧输出，从而达到全面深度监督的目标。本发明通过密集连接多尺度特征和有效融合小目标特征，提高红外小目标分割任务的性能，该策略有助于模型全面学习和利用不同解码器级别的特征表示，增强小目标的总体感知和分割精度；通过这种全方位的深度监督机制，ID‑UNet可以更好地理解和捕获红外小目标的层次结构信息。

本发明授权一种基于多特征融合的红外小目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的红外小目标分割方法，其特征在于，通过密集连接多尺度特征和有效融合小目标特征，提高红外小目标分割任务的性能，具体步骤如下： 步骤1、构建数据集； 步骤2、搭建红外小目标分割的ID-UNet模型；ID-UNet模型包括密集连接的UNet结构、ISFTE模块和残差注意力机制模块； 所述的密集连接的UNet结构： 以UNet网络为基础，通过引入密集连接来加强上下层之间的信息交换；其中编码器包括编码层E1～E5，且E1～E5从浅到深，每一层编码层都会连接相比自己更浅的所有编码层；解码器包括解码层D4～D1，而D4～D1从深到浅，每一层解码层会连接相比自己更深的所有解码层的同时连接同等深度的编码层； 所述的ISFTE模块：包括特征对齐模块和特征提取模块； 特征对齐模块：特征对齐模块用于将不同尺度提取的特征图调整为相同的大小和通道数，确保信息平衡，具体利用最大池层进行下采样过程，并为上采样过程实现双线性上采样；提出了STFE模块的i层，i＝1，2，...，5，Ei表示串联编码ith层，其i假设沿着编码器的ith下采样层；随后，在j＝0时，每个节点接收来自先前密集连接层的特征； Ei＝G[FPMAXE1,…,FPMAXEi-j,…,FPMAXEi-1],1 其中PMAX·表示池化层，F·为残差注意力模块RCSM，将输入维度统一降低到固定通道C值16，其中[…]表示级联层，G·表示特征增强模块； 特征提取模块：在合并多尺度特征后，通过堆叠密集连接的多尺度子网络来提取合并后的多尺度特征；该模块由多个堆叠残差注意力模块、空间注意力模块和通道注意力模块组成；通过多个堆叠的残差注意力模块提取红外目标的深层特征，通过空间注意力模块和通道注意力模块分别调整通道特征和空间特征的权重来增强模型对红外小目标的感知和抗干扰能力； 所述的残差注意力机制模块：如果输出和输入通道不相同，则使用1×1卷积块将输入转换为输出通道，残差注意力机制模块过程概述如下： CAX＝σMLPPavgX+MLPPmaxX，2 其中表示逐元素乘法，σ表示sigmoid函数，PavgX和PmaxX分别表示步长为2的平均池化和最大池化；其中CAX表示通道注意力，SAX表示空间注意力网络；共享网络由带有隐藏层的多层感知器组成； 空间注意力模块过程概述如下： SAX′＝σConv[meanX′,maxX′]，4 其中ConvX表示滤波器大小为7×7的卷积运算；最终的X″加上原始输入X形成残差结构； 步骤3、引入全尺度深度监督；ID-UNet模型在每个解码器级别直接由真实标注掩码进行监督，因此在每个解码器级别生成独立的侧输出，从而达到全面深度监督的目标；该策略有助于模型全面学习和利用不同解码器级别的特征表示，增强小目标的总体感知和分割精度；通过这种全方位的深度监督机制，ID-UNet可以更好地理解和捕获红外小目标的层次结构信息。

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