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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于线性全局扫描网络的实时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：CN121788809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610275174.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于线性全局扫描网络的实时红外小目标检测方法是由郑洁莹;姜丁槊;庞月勇;刘峰;刘席天设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性全局扫描网络的实时红外小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于线性全局扫描网络的实时红外小目标检测方法。针对现有模型计算复杂度高、实时性差的问题，本发明构建了一种兼顾检测精度与推理速度的类U‑Net轻量化架构。编码阶段通过Stem与ResBlock提取浅层局部纹理，深层引入线性全局扫描LGS模块，其核心利用空间扫描GRU以线性复杂度捕获各向异性长距离语义依赖。编码末端利用线性上下文聚合器LCA复用该GRU，并结合通道重加权增强特征。解码阶段通过PlainBlock对齐跳跃连接语义，经StandardFusion模块融合上采样特征并以级联卷积细化。最后采用Inception模块结合深度监督生成高精度预测结果。本发明计算开销小、检测精度高，适用于高帧率实时红外监控场景。

本发明授权一种基于线性全局扫描网络的实时红外小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性全局扫描网络的实时红外小目标检测方法，其特征在于，包括： S1、获取待检测红外图像； S2、通过Stem模块对待检测图像进行预处理，进行通道扩展并保持原始空间分辨率； S3、构建编码器提取图像多尺度特征，其中浅层阶段采用ResBlock提取浅层局部纹理，深层阶段采用若干级联的LGSStage对特征进行处理以增强全局语义表达； 所述构建编码器用来提取图像多尺度特征包括以下子步骤： S301、编码器分层级联架构：以Stem模块作为编码器起始层，所述编码器依次包括至少一个浅层特征提取阶段以及多个级联设置的深层特征提取阶段，并通过下采样操作逐级降低特征图空间分辨率并扩展通道数，以形成多尺度特征表示； S302、浅层纹理特征提取：在编码器的浅层阶段，利用Stem模块及至少一个ResBlock对输入特征进行处理，以捕获红外小目标的浅层物理特征及局部背景纹理，并通过残差映射增强局部特征响应； S303、深层全局语义建模：在编码器的深层阶段，采用多个级联的线性全局扫描阶段LGSStage对特征进行处理，在每一LGSStage内部通过线性全局扫描模块LGSBlock建立长距离空间依赖关系，以增强复杂背景下的全局语义表达能力； S4、利用线性全局扫描模块LGSBlock对深层特征进行建模，所述LGSBlock通过空间扫描GRU单元以线性计算复杂度捕获各向异性的长距离空间依赖关系； S5、利用线性上下文聚合器LCA接收所述编码器最深层瓶颈处输出特征，将所述特征分别输入至所述空间扫描GRU单元与通道注意力分支，并将所述空间扫描GRU单元的输出与所述通道注意力分支的输出进行融合得到聚合特征； S6、构建解码器执行特征恢复与融合，利用StandardFusion模块将上采样特征与经由PlainBlock单元处理后的同尺度跳跃连接特征进行通道拼接融合，并利用级联卷积层细化； S7、利用多分支Inception预测头生成像素级预测结果，并结合深度监督策略与Soft-IoU损失函数对模型进行训练，输出红外小目标检测结果。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。

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