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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种红外小目标检测监督增强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：CN120580417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511055885.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种红外小目标检测监督增强方法是由徐明珠;于成龙;林晓晖;王静;苗萍萍;王明财;聂礼强设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外小目标检测监督增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种红外小目标检测监督增强方法，属于目标检测监督增强技术领域；包括：使用红外小目标检测模型，对待检测的红外图像进行小目标检测，生成预测图；其中，通过基于高斯混合模型的尺度自适应和双坐标位置敏感的损失函数对预测图和真值图进行监督，以增强红外小目标检测模型的检测性能；将待检测的图像预处理后输入到增强后的红外小目标检测模型进行红外小目标检测。本发明构建的基于高斯混合模型的尺度自适应和双坐标位置敏感损失通过增强模型对目标尺度和位置的敏感性来增强IRSTD的检测性能。

本发明授权一种红外小目标检测监督增强方法在权利要求书中公布了：1.一种红外小目标检测监督增强方法，其特征在于，包括： 使用红外小目标检测模型，对待检测的红外图像进行小目标检测，生成预测图； 其中，通过基于高斯混合模型的尺度自适应和双坐标位置敏感的损失函数对预测图和真值图进行监督，以增强红外小目标检测模型的检测性能； 将待检测的图像预处理后输入到增强后的红外小目标检测模型进行红外小目标检测； 基于高斯混合模型的尺度自适应损失中，通过高斯混合模型显示建模目标尺度自适应，包括： 利用两种高斯模型进行融合，分别关注多尺度的目标，并自适应调整损失结果； 其中，一种高斯模型在预测目标尺度小于真值目标尺度时具有更剧烈的变化，对小尺度目标具有高敏感性，另一种高斯模型则关注尺度大于真值目标尺度的情况，对大尺度目标具有更高敏感性； 通过自适应调整系数将两个高斯模型进行融合，得到高斯混合模型的尺度自适应损失方法； 在双坐标位置敏感的损失中，通过结合笛卡尔坐标中欧氏距离和极坐标空间中的角度差异来增强小目标检测模型对目标的定位敏感性，包括： 计算预测目标与真值目标中心点在笛卡尔坐标中的欧氏距离作为双坐标位置敏感的损失中的距离损失； 计算预测目标与真值目标中心点在极坐标空间中的角度差异作为双坐标位置敏感的损失中的角度损失； 将基于高斯混合模型的尺度自适应损失与双坐标位置敏感的损失结合，对红外小目标检测模型生成的预测图进行监督增强。

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