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龙图腾网获悉南京威翔科技有限公司申请的专利基于Transformer的紫外羽烟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：CN120726309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511220392.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于Transformer的紫外羽烟目标检测方法是由顾先军;赵晨曦;陈梦香;田甜设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的紫外羽烟目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Transformer的紫外羽烟目标检测方法，属于图像识别技术领域，包括首阶段使用管道滤波，进行特征快速识别判断，次阶段针对低空复杂干扰源，构建了一个基于时空特征联合的Transformer模型，对通过首阶段滤波的生存样本进行进一步的辨别，解决了在低空复杂紫外杂波环境下，有效区分紫外羽烟目标与弧光放电等干扰源，从而降低虚警率并提升检测效率的技术问题，本发明实现对噪声和大多数随机干扰源的快速剔除，有效降低虚警率，能够精准刻画紫外羽烟目标与干扰源在动态演化上的差异，从而提升区分能力，实现了低虚警率和实时性的兼顾，适合低空复杂环境下的工程应用。

本发明授权基于Transformer的紫外羽烟目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer的紫外羽烟目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：数据采集模块通过紫外成像设备获取连续的图像序列，并将图像序列发送给管道滤波模块，管道滤波模块对图像序列进行首阶段管道滤波，根据紫外羽烟目标的运动连续性和统计辐射特征，对疑似目标进行初级检测，得到生存样本，构建生存样本集合并输出； 步骤2：尺寸正则化模块调取生存样本集合，调取其中的生存样本，根据生存样本在时空上的位置信息和尺寸信息，设定一个统一的截取窗口，设定截取窗口的尺寸为C，利用截取窗口对生成样本进行尺寸正则化处理； 步骤3：在截取窗口内，时空截取模块从连续的90帧图像中截取以生存样本为中心的图像区域，形成一个90帧的像素矩阵数组，利用双线性插值法缩小像素矩阵数组的空间尺寸，构建一个包含90张64×64像素矩阵的数组，得到生存样本的时空数据X； 步骤4：特征提取模块调取时空数据X，并输入到卷积层，提取8维空间特征向量，表征紫外羽烟目标的空间灰度特征； 在执行步骤4时，具体包括如下步骤： 步骤4-1：调取时空数据X； 步骤4-2：将时空数据X在水平方向进行拼接，得到一张大图Ximg： Ximg=hstackX； 其中hstack是水平方向拼接运算； 步骤4-3：将Ximg重塑为张量Xtensor： Xtensor=reshapeXimg,1,1,64,5760； 其中，reshape是重塑运算，1,1,64,5760是重塑的参数； 步骤4-4：对张量Xtensor进行卷积，提取8维特征Xconv： Xconv=Conv2dXtensor,out_channels=8,kernel_size=64,stride=64； 其中，Conv2d为2维卷积，卷积核kernel_size大小为64、输出通道数out_channels为8、步长stride为64； 步骤4-5：将8维特征Xconv进行重排为×90×8的张量Xseq： Xseq=rearrangeXconv,′bchw→bhwc′； 其中，rearrange为重排运算，′bchw→bhwc′是重排运算的参数，张量Xseq包含90帧的时空特征，每帧用8维特征向量表征； 步骤5：Transformer编码模块将提取到的8维特征向量进行类别嵌入，然后叠加上位置编码后，输入Transformer编码器进行深度时空特征建模； 步骤6：分类判别模块从Transformer编码器输出的特征中取类别嵌入对应位置，经过全连接层后，得到最终的分类结果，根据分类结果判断生存样本是紫外羽烟目标还是干扰。

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