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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);山东大学;哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于知识蒸馏的多帧融合红外气体目标检测方法及系统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：CN121353651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511923492.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于知识蒸馏的多帧融合红外气体目标检测方法及系统是由聂礼强;关惟俐;吴建龙;张盛平;甘甜;刘萌;尉寅玮设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的多帧融合红外气体目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识蒸馏的多帧融合红外气体目标检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。将多帧待检测图像输入知识蒸馏模型，其中，通过教师模型骨干网络的多次下采样提取多尺度初始特征；将同尺度初始特征输入对应双向GRU得到当前帧时序融合特征；基于颈部特征聚合网络得到聚合多尺度特征，采用其他帧聚合特征对同尺度当前帧聚合特征进行注意力加权得到增强特征；知识蒸馏阶段，以教师模型聚合多尺度特征为监督信号，使学生模型在多尺度上对齐教师模型特征表达，得到气体目标检测结果。从而通过双向GRU对间隔视频帧建模帧间时序信息并基于知识蒸馏对齐多尺度特征表达，提升红外视频气体目标检测精度。

本发明授权基于知识蒸馏的多帧融合红外气体目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的多帧融合红外气体目标检测方法，其特征在于，包括： 获取多帧待检测图像； 将多帧待检测图像输入训练好的知识蒸馏模型，其中，通过教师模型骨干网络的多次下采样提取多尺度初始特征；将同尺度初始特征输入对应双向GRU，从时序正反向抽取特征得到当前帧时序融合特征；再基于颈部特征聚合网络得到聚合多尺度特征，采用其他帧聚合特征对同尺度当前帧聚合特征进行线性注意力加权，得到增强特征；知识蒸馏阶段，以教师模型聚合多尺度特征为监督信号，通过多尺度特征模仿和动态权重蒸馏策略，使学生模型在多尺度上对齐教师模型特征表达，得到气体目标检测结果； 所述多尺度特征模仿，具体包括： 提取教师模型和学生模型在不同尺度上的聚合多尺度特征； 通过投影模块将学生模型各尺度特征的通道数对齐至教师模型对应尺度； 以教师模型聚合多尺度特征为监督信号，计算学生模型对齐后特征与教师特征之间的逐元素误差作为模仿损失； 所述动态权重蒸馏策略，具体包括：基于教师模型在各尺度特征图的全局平均特征强度，通过激活函数生成该尺度的动态权重系数；知识蒸馏总损失为各尺度模仿损失与其对应动态权重系数的加权和。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);山东大学;哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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