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龙图腾网获悉西安中科立德红外科技有限公司申请的专利一种空中红外弱小目标检测方法、系统及计算机存储介质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：CN114998711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210704225.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种空中红外弱小目标检测方法、系统及计算机存储介质是由刘伟;王鹏;郭得福;段程鹏;张书强;宋洁;刘济铭设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空中红外弱小目标检测方法、系统及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空中红外弱小目标检测方法、系统及计算机存储介质，方法包括：确定可学习候选框；生成目标图像中与可学习候选框对应的可学习候选特征；将目标图像输入骨干网络中，骨干网络采用加权双向循环特征金字塔网络，其包含可切换空洞卷积模块，骨干网络用于提取目标图像中不同分辨率的特征，并对提取的特征进行融合，获得融合特征；将可学习候选特征和融合特征输入动态检测模块，提取每个可学习候选框中的区域特征；对区域特征进行分类预测，获得检测结果。本发明采用加权双向循环特征金字塔网络，提高特征提取能力，并引入可切换空洞卷积，在较少图像信息丢失的情况下增大感受野，提高检测准确率。

本发明授权一种空中红外弱小目标检测方法、系统及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种空中红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括： 确定可学习候选框：选定一组可学习候选框以替代RPN预测的感兴趣区域； 生成目标图像中与所述可学习候选框对应的可学习候选特征； 将所述目标图像输入骨干网络中，所述骨干网络采用加权双向循环特征金字塔网络，其包含可切换空洞卷积模块，所述骨干网络用于提取所述目标图像中不同分辨率的特征，并对提取的特征进行融合，获得融合特征；所述可切换空洞卷积模块中的卷积操作表示为yout=Convx,w,r，其中x表示输入特征，w表示权重，与特征金字塔结构中使用的权重值保持一致，完整的可切换空洞卷积模块表示如下： 其中，变换函数Sx由一个5×5的平均池化层和一个1×1的卷积层构成，空洞率r默认设置为3，和采用锁定机制共享权重w，对于空洞率为r的卷积层增加额外的可训练权重； 将所述可学习候选特征和融合特征输入动态检测模块，提取每个可学习候选框中的区域特征； 对所述区域特征进行分类预测，获得检测结果。

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西安中科立德红外科技有限公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区毕原二路3000号硬科技企业社区8幢；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”。

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