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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院;威海众合机电科技有限公司申请的专利一种单目红外图像目标检测和深度估计方法及装置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：CN116778150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310771866.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种单目红外图像目标检测和深度估计方法及装置是由马天;龙知洲;李伟萍;唐荣富设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单目红外图像目标检测和深度估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单目红外图像目标检测和深度估计方法及装置，该方法包括：获取训练数据样本集和训练数据样本标签集；对训练数据样本集进行数据预处理和数据增强处理，得到训练数据集；利用特征提取网络模型对训练数据集进行特征提取得到特征图；对特征图进行处理得到融合特征图；利用融合特征图对目标检测和深度估计网络模型进行训练，得到全局最优的目标检测模型和全局最优的实例分割深度估计模型；利用全局最优的目标检测模型和全局最优的实例分割深度估计模型对待处理的红外图像进行处理，得到目标预测结果、目标的实例分割和深度估计结果。本发明提升了红外图像深度估计的精度，在估计深度的同时实现红外图像目标的实例分割。

本发明授权一种单目红外图像目标检测和深度估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种单目红外图像目标检测和深度估计方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取训练数据样本集和训练数据样本标签集；所述训练数据样本集包括红外图像和与红外图像像素对应的深度信息； 所述训练数据样本标签集包括目标的类别、目标掩膜、目标位置矩形框、目标深度信息和图像几何信息； S2，对所述训练数据样本集进行数据预处理和数据增强处理，得到训练数据集； S3，利用特征提取网络模型，对所述训练数据集进行特征提取，得到特征图；所述特征图包括下采样12倍特征图、下采样14倍特征图、下采样18倍特征图、下采样116倍特征图和下采样132倍特征图； S4，利用特征融合模型，对所述特征图进行处理，得到融合特征图； 所述特征融合模型包括特征金字塔网络和路径聚合网络； 所述特征金字塔网络由空间金字塔池化模块、上采样116倍模块、第一通道拼接模块、第一卷积层、上采样18倍模块和第二通道拼接模块串联构成； 所述路径聚合网络由第二卷积层、下采样116倍模块、第三通道拼接模块、第三卷积层、下采样132倍模块和第四通道拼接模块串联构成； S5，对所述融合特征图进行处理，得到目标分类预测结果和定位框回归预测结果； S6，对所述融合特征图进行处理，得到目标的实例分割和深度估计结果； S7，利用所述目标分类预测结果和定位框回归预测结果、所述目标的实例分割和深度估计结果、所述训练数据样本标签集，进行损失计算，采用反向传播梯度下降法使损失达到最小，得到全局最优的目标检测模型和全局最优的实例分割深度估计模型； S8，获取待处理的红外图像，利用全局最优的目标检测模型和全局最优的实例分割深度估计模型对所述待处理的红外图像进行处理，得到目标分类预测结果和定位框回归预测结果、目标的实例分割和深度估计结果。

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