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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于YOLOv8的红外弱小目标检测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：CN119580060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411559406.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于YOLOv8的红外弱小目标检测方法及装置是由李宁;李雪峰;吴迪;于祥跃;李峥设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv8的红外弱小目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开提供了一种基于Yolov8的弱小目标检测方法及装置，包括：对待检测图像进行预处理得到特征图像；将特征图像输入至优化的目标检测模型，利用目标检测模型进行弱小目标检测；目标检测模型的优化包括：在特征提取网络的空间金字塔池化层内融合感知大内核卷积，获取目标的多尺度的稀疏特征；在特征融合网络的输出端引入三重注意力机制层，将与稀疏特征整合后的特征信息进行自适应聚焦；构建多尺度的目标检测网络，对经自适应聚焦后的特征信息进行检测。本发明通过在空间池化金字塔内结合大内核卷积层捕捉目标的稀疏特征；利用特征融合网络输出端增加的三重注意力机制实现跨纬度交互，从而在整体上提高了模型对红外弱小目标的检测精度。

本发明授权一种基于YOLOv8的红外弱小目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括： 对待检测图像进行预处理得到特征图像； 将所述特征图像输入至优化的目标检测模型，利用优化后的所述目标检测模型进行弱小目标检测； 所述目标检测模型的优化，包括： 在所述目标检测模型的特征提取网络的空间金字塔池化层内融合感知大内核卷积UniRepLKBlock，获取目标的多尺度的稀疏特征； 在所述目标检测模型的特征融合网络的输出端引入三重注意力机制层，用于将与所述稀疏特征整合后的特征信息进行自适应聚焦； 构建多尺度的目标检测网络，对所述经自适应聚焦后的特征信息进行检测； 所述目标检测模型的优化，还包括： 特征提取网络的优化：使用两个初始卷积层对所述特征图像进行下采样，提取原始像素初级特征；再通过C2f层结合一个卷积层连续进行三次下采样，得到三个不同尺度的第一特征图； 特征融合网络的优化：对经所述空间金字塔池化层池化后获取的所述多尺度的稀疏特征，连续进行两次上采样，得到两个不同尺度的第二特征图； 分别融合对应尺度的第一特征图和第二特征图，利用C2f层进一步提取特征信息后输出至所述三重注意力机制层； 所述目标检测模型的优化，还包括：在所述进行两次上采样后增加一次4倍的上采样层作为弱小目标检测层，得到第三特征图； 融合所述第三特征图与所述第一特征图，并将融合后得到的特征信息经C2f层输出至所述目标检测层。

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