近日，来自大连理工大学与哈尔滨工业大学的科研团队胜利研发一个面向高频红外弱小目的检测与识别的轻量化国产大模型，旨在为航空航天、灾害监测领域给予高精度、高实时性的智能检测办理方案。

为应对红外弱小目的检测任务中“样本少、特征弱、干扰强”的技术痛点，该团队革新的策划了高频红外目的图像生成算法，多维度特征提取与融合互联网，另有国产目的检测大模型，能够在低信噪比与复杂干扰的条件下，迅速稳定的识别红外目的。与此同时，旨在吻合在算力受限设备上部署的需求，团队引入大模型轻量化技术，达成在国产架构设备上的有效部署。此举不但健全了“数字生成-特征提取-模型部署”的全链条技术体系，还使得该模型从底层算法到硬件部署均摆脱对国外技术依赖，能够越发灵活适配无人机、边防监测站、车载终端等多场景应用。

该成果为红外目的检测任务给予了有效的技术手段，填补了国产轻量化红外检测大模型的技术空白。业内人士觉得，该项技术促进了人工智能与红外探测技术的深度融合，为我国智能化与应急保证实力提升给予关键技术支撑。

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