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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于Transformer与U型网络融合架构的红外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：CN119516329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411550222.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于Transformer与U型网络融合架构的红外小目标检测方法是由皮阳军;孔令川;杨波;常蕊;徐浪;蒲华燕;罗均设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer与U型网络融合架构的红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer与U型网络融合架构的红外小目标检测方法，该方法通过轻量高效的鲁棒特征提取模块，使得在特征提取过程中保持分辨率的情况下获取更广泛的上下文信息，可有效缓解因深度采样导致的信息丢失和特征模糊问题。同时，采用IRconvformer块，以一种新型嵌入方式丰富图像块语义信息，用新型注意力机制聚焦目标特征、降低背景干扰，通过门控机制优化前馈网络，增强局部信息感知与去噪能力。本方法解决了现有技术难以兼顾较好的全局和局部精度以及无法准确判别真实目标和强干扰的问题。

本发明授权基于Transformer与U型网络融合架构的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer与U型网络融合架构的红外小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建红外小目标数据集； S2：构建用于提取浅层特征的卷积神经网络，所述卷积神经网络用于提取红外小目标浅层特征图，并输入到鲁棒特征提取模块中； S3：构建鲁棒特征提取模块，通过鲁棒特征提取模块作为编码器对输入特征进行编码，利用扩张卷积层扩大信息感受范围更好的保留小目标特征； S4：构建IRconvformer模块，所述IRconvformer模块用于接收提取的小目标特征，通过IRconvformer模块捕获全局特征并保持对局部信息的感知能力，并将处理后的特征数据输入到UNet解码器中； S5：构建用于恢复图像分辨率的UNet解码器，通过UNet解码器将编码器提取的高级特征逐层上采样结合跳跃连接与编码器特征图进行融合，逐步恢复特征图空间分辨率； S6：通过卷积神经网络对融合后的特征图进行目标位置和分割边界计算； S7：计算损失，反向传播更新卷积神经网络的权重； 所述鲁棒特征提取模块工作的具体过程如下： 先将输入进行两次CRD模块，然后通过残差连接结合原始特征，所述CRD模块包括卷积层、ReLu激活函数和扩张卷积层，此过程表示为： 其中，表示；表示扩张卷积层；表示ReLu激活函数；表示卷积层； 接着利用两个大小不同的卷积层、批归一化层和ReLu函数将通道数翻倍，两个特征进行元素相加继而得到鲁棒特征提取模块的输出特征，表示为： 其中，表示第n次编码后的输出特征；表示批归一化；逐点卷积层；表示卷积层； 所述IRconvformer模块包括空洞空间嵌入模块、多切片线性注意力模块、卷积门控前馈模块； 所述空洞空间嵌入模块包括不同扩张率的卷积层和全局池化层，不同扩张率的卷积层用于进行图像不同区域之间的交互，最终通过卷积层整合全局池化层特征和交互特征可捕获到更丰富的上下文信息； 所述多切片线性注意力模块按照以下方式进行：首先对输入进行特征映射，然后通过将其压缩到单个维度来进行注意力得分的计算，接着将其恢复至输入维度生成注意力权重，通过点乘获得输出特征图； 所述卷积门控前馈模块按照以下方式进行：将可分离深度卷积层添加到门控机制中，用于控制信息流动，通过像素的邻近信息调整信息保留和丢弃，使得模型对局部拥有关注度； 所述多切片线性注意力模块的具体过程如下： 首先，针对归一化输入Fa生成Q、K、V的映射： 其中，表示逐点卷积层，表示组卷积层； 接着，对Q,K展平得到和； 然后，通过全连接层并重塑得到和； 其次，对q和k向量用矩阵乘法做交互得到注意力得分； 用组卷积层将通道扩展至原始维度和Softmax操作生成注意力权重； 权重与值V进行矩阵相乘得到输出Fb，过程表示为： 其中，代表展平操作，代表全连接层；表示注意力得分；表示注意力权重；表示sofmax函数；表示组卷积层；表示多切片线性注意力模块输出特征；表示逐点卷积层；表示宽；表示切片数；表示查询；表示键；表示通道数； 最后，经过卷积门控前馈模块通过像素的邻近信息调整信息流动，使得模型对局部拥有关注度；具体过程由以下公式表示： 式中，表示卷积门控操作； 表示IRconvformer最终的输出； 代表逐元素相乘； 代表逐点卷积层； 代表可分离深度卷积； 代表GELU非线性激活函数。

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