买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测装置及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：CN120853060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510992601.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测装置及方法是由吴衡;黄海斌;罗劭娟设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测装置及方法，方法包括：步骤S1、使用搭载在无人机上的红外相机获取高空场景红外图像，生成高空红外目标检测数据集；步骤S2、将所述高空红外目标检测数据集中的高空红外图像输入特征深度学习网络模型得到高空目标定位特征图；步骤S3、使用小波卷积增强方法对所述高空目标定位特征图进行处理与拼接，得到高空融合特征；步骤S4、调整所述高空融合特征的通道维度后进行动态频率自适应滤波处理，得到高空红外目标检测结果。本发明通过小波增强卷积模块强化局部细节表征，结合动态频率自适应滤波抑制背景干扰，同时采用双分支频谱‑几何增强检测头优化定位精度。

本发明授权一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测方法，其特征在于，方法包括； 步骤S1、使用搭载在无人机上的红外相机获取高空场景红外图像，生成高空红外目标检测数据集； 步骤S2、将所述高空红外目标检测数据集中的高空红外图像输入特征深度学习网络模型得到高空目标定位特征图； 步骤S3、使用小波卷积增强方法对所述高空目标定位特征图进行处理与拼接，得到高空融合特征； 步骤S4、调整所述高空融合特征的通道维度后进行动态频率自适应滤波处理，得到高空红外目标检测结果； 所述步骤S4中，调整所述高空融合特征的通道维度后进行动态频率自适应滤波处理的过程具体包括： 将所述高空融合特征通过1×1卷积层进行处理，得到调整后的高空融合特征； 使用激活函数对高空融合特征所述进行非线性变换，得到； 对所述线性变化后的高空融合特征进行空间平均池化，生成空间平均特征； 使用多层感知机对所述空间平均特征进行处理，得到全连接结果； 将所述全连接结果转换为浮点型后使用快速傅里叶变换进行频率域转换，得到频率域特征图； 基于频率域转换结果，生成若干基频率响应； 将所述频率域特征图与所述基频率响应进行逐元素乘积，输出加权滤波结果； 基于所述加权滤波结果，得到高空红外目标检测结果；应用所述轻量化高空红外目标检测方法的装置，包括：无人机、红外相机、无线图传模块、计算机和被检对象； 所述无人机搭载所述红外相机实时采集高空场景红外图像； 所述无线图传模块用于接收所述高空场景红外图像并传输至所述计算机中； 所述计算机用于获取所述被检对象的高空场景红外图像，并对所述被检对象的高空场景红外图像进行高空暗弱目标的检测与定位。

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广东工业大学，其通讯地址为：510062 广东省广州市越秀区东风东路729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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。