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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利红外小目标检测模型的构建方法及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：CN119399450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411975636.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法是由刘萍萍;卢禹冰;李奥华;张凯;周求湛;薛晴伊设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，具体涉及红外图像小目标的检测；解决了现有红外图像小目标检测技术中所存在的检测困难、不够轻量化和实时性不足的问题。所述方法包括以下步骤：所述训练完成的红外小目标检测模型，用于根据输入的原始红外图像，获得最终检测的小目标。所述的红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法，用于对红外图像小目标进行检测。

本发明授权红外小目标检测模型的构建方法及红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.红外小目标检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获得训练集，训练集包括原始红外图像和与其对应的红外小目标掩码；步骤S2，对于训练集中的原始红外图像，基于低秩背景估计网络模型获得原始红外图像的低秩背景；步骤S3，对于原始红外图像与低秩背景，基于稀疏特征提取网络模型进行目标提取，获得稀疏目标；步骤S4，对于低秩背景和稀疏目标，基于图像重建网络模型进行图像重建，获得重建后的原始红外图像；步骤S5，重复步骤S2～步骤S4的操作3次，将低秩背景估计网络模型、稀疏特征提取网络模型和图像重建网络模型构造为红外小目标检测模型；步骤S6，基于低秩背景、稀疏目标、重建后的原始红外图像以及训练集中的红外小目标掩码设计损失函数，利用损失函数对红外小目标检测模型进行训练，获得训练完成的红外小目标检测模型；所述训练完成的红外小目标检测模型，用于根据输入的原始红外图像，获得最终检测的小目标；所述低秩背景估计网络模型包括依次串接的Conv模块、ResBlocks模块和Conv模块，其输入通过相加残差与其输出连接；所述ResBlocks模块由依次串联的3个重复结构组成；每个重复结构由两层Conv模块和一层SA模块依次串联组成；每个重复结构的输入通过相加残差与其输出连接；所述SA模块为协同注意力网络模型；所述协同注意力网络模型用于采用以下方法获得最终的关注输出：利用自适应全局平均池化，获得宽和高的信息；拼接宽和高的信息的维度，按通道维度平均拆分为两个一维量；将两个一维量分别通过局部特征提取模块和全局特征提取模块，获得局部与全局信息；将局部与全局信息拼接通道并拆分宽和高，获得拆分后的注意力图；将拆分后的注意力图经过Sigmoid函数，与协同注意力网络模型的输入相乘得到最终的关注输出。

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