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龙图腾网获悉长春理工大学;北斗应用发展研究院申请的专利一种基于退化记忆补偿的跨模态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：CN120318492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510387996.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于退化记忆补偿的跨模态红外小目标检测方法是由郭金鑫;张军;马元;詹伟达;李锐;王宇;张琼;赵越;宫薇设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于退化记忆补偿的跨模态红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于退化记忆补偿的跨模态红外小目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：准备数据集，构建退化记忆补偿网络，训练退化记忆补偿网络，跨模态图像混合掩膜处理，训练小目标检测网络，测试并评估模型，输出检测结果及性能指标。本发明构建了一种由退化估计模块和记忆补偿网络构成的退化记忆补偿网络，设计了退化记忆补偿网络的训练管道；提出了一种新的跨模态图像混合掩蔽方法；设计了一种基于掩膜自编码器的跨模态小目标检测网络，并提出了一种新的掩蔽区域损失函数，实现了恶劣环境下的跨模态小目标检测任务，提高了红外小目标的检测精度和检测速度，解决了跨模态任务难以可控学习等难题。

本发明授权一种基于退化记忆补偿的跨模态红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于退化记忆补偿的跨模态红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：准备数据集，包括用于训练的数据集一和用于测试的数据集二，所述数据集一包含配准的红外与可见光图像对，所述数据集二包含自制配准测试集； S2：构建退化记忆补偿网络，包括退化估计模块和记忆补偿网络；所述退化估计模块通过六个度量空间分别估计红外与可见光图像的模糊退化评分、噪声退化评分及能见度退化评分，并以热图形式输出；所述记忆补偿网络通过全连接层、Softmax层和hist层生成权重热图及权重向量； S3：训练退化记忆补偿网络，通过退化样本生成模型生成双模态对照组和一致性强化组退化样本，并利用适配排序损失函数优化网络； S4：跨模态图像区域屏蔽处理，将配准的红外与可见光图像划分为图像块，随机屏蔽部分图像块并替换为掩膜信号； S5：跨模态图像混合掩膜处理，将被屏蔽的红外图像块替换为对应可见光图像块，被屏蔽的可见光图像块替换为对应红外图像块，生成混合掩膜图像对； S6：构建小目标检测网络，包括多级SwinTransformer编码器、融合策略及解码器；所述多级SwinTransformer编码器利用记忆补偿网络的权重热图及权重向量对跨模态特征进行调制补偿； S7：训练小目标检测网络，采用端到端框架，结合掩蔽区域损失和Soft-IoU损失优化网络； S8：测试并评估模型，输出检测结果及性能指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春理工大学;北斗应用发展研究院，其通讯地址为：130012 吉林省长春市卫星路7089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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