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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统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：CN115797684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211461433.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统是由付莹;李峻宇;郑德智;宋韬;林德福设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。对红外小目标数据集，使用分类损失函数、置信度损失函数以及位置损失函数，对小目标检测网络进行训练。然后用训练好的小目标检测网络，对红外图像进行特征提取，得到特征结果。最后，将提取到的特征进行进一步融合，在融合后的特征上进行红外小目标检测，得到最终目标检测结果。同时，本发明提出了一种基于上下文信息的红外小目标检测系统。本发明不依赖额外红外图像去噪、增强以及其他处理模块，训练过程端到端进行，实现简单、性能高、鲁棒性强。本发明的额外计算量开销极低，有利于实现低延迟、高速度的红外小目标检测，有效提高了检测率，降低了漏检率。

本发明授权一种基于上下文信息的红外小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文信息的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取红外小目标数据集，并进行数据增强处理； 步骤2：使用分类损失函数、置信度损失函数以及位置损失函数，对小目标检测网络进行训练； 步骤3：用训练好的小目标检测网络，对红外图像进行特征提取，得到特征结果； 首先对图像进行特征提取；在提取过程中，通过动态上下文信息提取，对特征建立各个信息之间的远距离依赖；对输入的深层特征分块展平为序列并引入位置信息后，送入多头注意力机制进行加权求和； 然后，采用残差连接来优化结果、加快收敛，通过两层全连接层并再次残差连接；后续为一层可变形卷积，在卷积的同时加入偏置项； 步骤4：将提取到的特征进行进一步融合，在融合后的特征上进行红外小目标检测，得到最终目标检测结果； 在特征融合过程中，利用多信息融合层聚合多重特征中的通道、空间信息，多信息融合层在每个特征尺度中进行信息融合操作； 其中，多信息融合模块通过多个残差结构融合不同层的信息，其包含三个部分，第一个是IC层，负责细化特征的信息，然后从通道层面分别进行全局池化和最大池化，并经过共享权重的全连接层整理信息，相乘加后再通过softmax函数归一化，得到提取的通道信息，与输入信息相乘； 通道信息提取增强后，继续对图像的每个位置分别进行全局池化和最大池化，相加后采取卷积叠加特征并通过softmax函数归一化，达到对位置信息增强的效果；最后，经过卷积，整合通道和空间信息。

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