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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小波增强识别的多级细化伪装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：CN119540520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411338460.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于小波增强识别的多级细化伪装目标检测方法是由段贵多;张东阳;李向阳;兰博天;王淞民设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波增强识别的多级细化伪装目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于小波增强识别的多级细化伪装目标检测方法，弥补现有方法未能有效利用全局信息导致检测细节遗漏的缺陷以及未能处理多层信息产生的特征冗余问题，使其更好地完成位置目标检测任务。首先通过预训练模型对可见光图像进行预处理，通过金字塔操作扩大特征量，在保证信息量的同时控制计算量，选取其中部分初始特征进行特征增强并通过小波辨别增强模块筛选辨别特征；选取最高层特征送入非对称卷积曼巴模块获取具有全局信息的特征；然后通过多个引导单元组成的特征反转解码器处理全局信息特征和辨别特征获取预测图，并训练该模型；在执行具体的检测任务时，采用训练好的模型获取预测图，完成检测任务。

本发明授权一种基于小波增强识别的多级细化伪装目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波增强识别的多级细化伪装目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A：构建并训练伪装目标检测模型； 步骤A1：获取样本图像并进行预处理，通过Res2Net模型建立K层金字塔；然后使用预训练Res2Net模型进行特征抽取，作为金字塔的第一层特征，通过金字塔处理特征按顺序生成K组特征； 步骤A2：通过小波辨别增强模块和非对称卷积曼巴模块分别进行特征处理；基于获取的金字塔特征利用哈尔小波分解获取细节辨别特征；基于金字塔最后一层特征利用曼巴块和非对称卷积分别进行处理，然后将处理后的特征聚合并输入子路径激励模块，获得全局特征预测图； 步骤A3：通过邻域聚合模块减少小波辨别增强模块提取特征的冗余部分获取粗预测，将粗预测反转作为反向掩码；通过设定数量个级联的引导单元组成特征反转解码器；将细节辨别特征和全局特征预测图采用特征反转解码器进行解码获取最终预测图； 步骤A4：分别计算金字塔后三层的加权二元交叉熵损失和总体预测的加权交并比损失，加和两种损失得到整个模型最终的损失函数，基于损失函数训练伪装目标检测模型； B：基于伪装目标检测模型执行检测任务：将完成训练的伪装目标检测模型用于实际的伪装目标检测任务。

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