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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种红外图像小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：CN115546500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211373188.5，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种红外图像小目标检测方法是由周艳辉;邓楷文;葛晨阳设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外图像小目标检测方法在说明书摘要公布了：一种轻量化红外图像小目标检测的方法，包括如下步骤：S100：采用基于YOLOIR轻量化检测网络得到小目标红外图像，其中，所述基于YOLOIR轻量化检测网络结构包括骨干网络、自适应特征融合模块、Attention注意力特征融合模块和回归头预测模块；S200：对于所生成的小目标红外图像进行增强处理。该方法具有小目标图像检测准确、清晰，支持实时生成的特点，可广泛用于智能车、智能家居、机器人等领域的自然交互。

本发明授权一种红外图像小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化红外图像小目标检测的方法，包括如下步骤： S100：采用基于YOLOIR轻量化检测网络得到小目标红外图像，其中，所述基于YOLOIR轻量化检测网络结构包括骨干网络、自适应特征融合模块、Attention注意力特征融合模块和回归头预测模块； S200：对于所生成的小目标红外图像进行增强处理； 其中，步骤S100进一步包括如下步骤： S101：先验锚框的生成以及锚框和目标框的匹配； S102：端到端对输入图像进行特征提取、特征融合最终生成特征图； S103：将得到的特征图分别经过目标框坐标回归分支和所属类别置信度回归分支回归出检测目标在当前坐标系下的坐标和所属类别的最大置信度； 步骤S102进一步包括如下步骤： S1021：输入图像经过一个由卷积层堆叠所构成的骨干网络进行特征提取； S1022：将骨干网络中间某两层的特征以及最后一层的特征抽取出来送入自适应特征融合模块进行处理，得到三个不同层级的自适应特征图；其中，将来自不同特征层的特征X1,X2,X3经过不同的步长stride进行通道调整后，送入自适应特征融合AFF模块； S1023：将骨干网络中间某两层的特征以及最后一层的特征抽取出来送入Attention注意力特征融合模块进行处理，得到三个不同层级带有注意力的特征图；其中，先对深层的特征图进行上采样，使用1×1卷积将通道数与上一层的通道对齐，然后为了使用得到的特征图进行Attention操作，先将特征图进行切片操作，每一个切片内的所有像素进行自注意力运算； S1024：将步骤S1022和S1023中得到的特征图进行concat融合，并得到最终的特征图。

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