宁波工程学院叶文亚获国家专利权
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！
龙图腾网获悉宁波工程学院申请的专利一种基于频域分解的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：CN120163973B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510645481.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于频域分解的红外小目标检测方法是由叶文亚;童立清;李超;顾力华;王景伟;黄建中;胡旭军;赖永斌;高建波设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于频域分解的红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于频域分解的红外小目标检测方法，旨在解决传统空间域方法在复杂背景、低对比度以及噪声干扰条件下的检测性能不足。针对红外小目标通常具有较小的空间分布和高频特征的问题，我们通过自适应频域分解技术，将输入图像分解为高频和低频成分，结合频域信息感知和空间信息聚合模块，采用稀疏注意力机制对频域特征进行加权和提取，以动态调整不同频率分量的贡献。通过高效的特征融合，优化了目标信息的表达，尤其在低对比度和复杂背景环境下，提升了检测精度和鲁棒性。在NUAA数据集上的实验验证结果表明，与现有主流方法相比，本发明在多个评价指标上均表现出显著的优势，验证了其在红外小目标检测中的有效性和优越性。
本发明授权一种基于频域分解的红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域分解的红外小目标检测方法，其特征在于，包含以下步骤： S1、构建基于频域分解的网络模型，该模型分为自适应频域分解、频域信息感知以及频域信息融合三个阶段，分别用于将输入红外图像动态分解为高频及低频成分、对分解出的高、低频分量进行有效信息提取以及对不同频率分量的特征进行融合，并最终得到干净目标掩码； S2、构建自适应频域选择模块以及频域分解模块，通过可学习离散余弦变换对输入特征不同频率分量进行自适应增强，并将增强后的特征动态分解为高频及低频成分，从而便于后续步骤更易捕捉到目标对象的关键频域特征； S3、设计空间稀疏注意力网络，该模块根据图像空间维稀疏度的不同，通过高效计算输入特征中非局部空间的相似性，建立起空间远距离依赖关系，从而显著提升网络对有效目标的感知能力； S4、设计空间信息聚合模块，通过行与列双向的注意力信息提取，实现高、低频特征的有效整合。
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宁波工程学院，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市江北区风华路201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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号