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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所申請的專利一種紅外遙感圖像目標(biāo)類型識別方法、裝置及計算機設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116704358B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210166836.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)一種紅外遙感圖像目標(biāo)類型識別方法、裝置及計算機設(shè)備是由王佳榮;孫佳琪;朱明;孫海江設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種紅外遙感圖像目標(biāo)類型識別方法、裝置及計算機設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例中提供的一種紅外遙感圖像目標(biāo)類型識別方法、裝置及計算機設(shè)備，對紅外遙感圖像中的目標(biāo)進行輻射特性與運動特性進行提取，繪制出特性曲線作為本技術(shù)的實驗數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)送入到特征提取網(wǎng)絡(luò)中，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中加入注意力模塊，以獲取每個類別的特性曲線的判別性關(guān)鍵特征，通過設(shè)計損失函數(shù)改善數(shù)據(jù)存在的不均衡問題。目前對于火箭、彈道導(dǎo)彈、高超聲速飛行器等高速目標(biāo)物能夠獲得比較好的實驗效果。利用大數(shù)據(jù)量的特性曲線圖來進行目標(biāo)的分類，解決了只有專業(yè)人士才能對目標(biāo)類型進行識別的難點，在識別精度上也優(yōu)于已有最新的技術(shù)。

本發(fā)明授權(quán)一種紅外遙感圖像目標(biāo)類型識別方法、裝置及計算機設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種紅外遙感圖像目標(biāo)類型識別方法，其特征在于，包括： 獲取包含輻射特性和運動特性的紅外遙感圖像，構(gòu)建目標(biāo)類型識別數(shù)據(jù)集； 基于注意力機制預(yù)先構(gòu)建目標(biāo)類型識別模型，所述目標(biāo)類型識別模型用于表征所述輻射特性、所述運動特性與目標(biāo)類型的對應(yīng)關(guān)系； 所述基于注意力機制預(yù)先構(gòu)建目標(biāo)類型識別模型，包括： 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將包含空間注意力和通道注意力的注意力模型疊加在所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層； 對紅外遙感圖像中目標(biāo)的輻射特性以及運動特性進行提取，將提取出的目標(biāo)特性數(shù)據(jù)送入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對目標(biāo)的特性進行特征提取與學(xué)習(xí)得到特征圖； 目標(biāo)特性數(shù)據(jù)為輻射特性與運動特性的曲線圖； 所述特征圖通過注意力模型對學(xué)習(xí)到的特征進行加權(quán)，獲取目標(biāo)類別關(guān)鍵性特征； 將所述目標(biāo)類型識別數(shù)據(jù)集中一部分數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所述目標(biāo)類型識別模型進行訓(xùn)練得到具有最優(yōu)參數(shù)的目標(biāo)類型識別模型； 獲取待識別紅外遙感圖像并輸入所述具有最優(yōu)參數(shù)的目標(biāo)類型識別模型得到所述待識別紅外遙感圖像的目標(biāo)類型識別結(jié)果； 所述目標(biāo)類別包括火箭、彈道導(dǎo)彈、高超聲速飛行器中至少兩種。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所，其通訊地址為：130033 吉林省長春市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)東南湖大路3888號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。