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龙图腾网获悉中国人民解放军63729部队申请的专利一种基于共享特征网络的红外图像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：CN114863212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210486167.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于共享特征网络的红外图像目标检测方法是由侯艳杰;吴思远;王竞克;李春雨;马荣生;杨玖文;谷鹏冲;崔俊峰;夏利利;于国涛;王丽莉设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于共享特征网络的红外图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于共享特征网络的红外图像目标检测方法，包括如下步骤：S1、构建合成数据集DN和真实红外数据集DL；S2、将数据集DN与DL的红外图像输入风格迁移网络，利用两个生成器G和F、两个判别器DISx和DISy；将合成的红外图像转换为类似真实的红外图像DNL；采用风格迁移网络缩小合成图像与真实图像之间的特征分布差异，实现红外图像全局特征的对齐；另外，本发明将合成图像与真实图像交替训练特征共享网络，实现图像增强与目标检测共享网络参数，实现在不增加计算量的前提下提升低质量红外图像的目标检测准确率。

本发明授权一种基于共享特征网络的红外图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共享特征网络的红外图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建合成数据集DN和真实红外数据集DL； S2、将数据集DN与DL的红外图像输入风格迁移网络，利用两个生成器G和F、两个判别器DISx和DISy，将合成的红外图像转换为类似真实的红外图像DNL； S3、将数据集DNL与DL的训练数据交替输入至检测器网络进行训练，训练得到的骨干网络特征为Conv1、Conv2_x、Conv3_x、Conv4_x和Conv5_x； 特征金字塔网络利用骨干网络提取的特征生成特征{L3，L4，L5，L6，L7}； S4、根据特征金字塔网络生成的特征{L3，L4，L5，L6，L7}，构建目标分类特征C和位置回归特征R，并分别输入到分类鉴别器和回归鉴别器中训练增强网络；其中， 根据输入图像是来自数据集DNL还是DL，进行共享特征网络的训练反馈； S5、重复步骤S2-S4，并按照步骤S2-S4训练检测器网络和鉴别器，当性能验证指标开始下降或者训练轮数达到1000次，停止训练； S6、将测试图片输入至共享特征网络，得到目标的检测类别与位置，统计实验结果，并计算相关指标分数。

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