1.一种无人机红外遥感图像弱小目标检测方法，其特征在于，包括：获取待测红外遥感图像；

将所述待测红外遥感图像输入预设的目标检测模型中，输出弱小目标检测结果，其中，所述目标检测模型通过输入训练集，并采用基于距离注意力机制的WIoU损失函数进行训练获得，所述训练集包括红外遥感图像和对应的目标标注，所述目标检测模型通过在基于yolo的目标检测器中引入尺度内特征高效交互机制和非极大值抑制机制构建；

所述目标检测模型包括：

主干网络，用于对输入图像进行特征提取、交互和融合，输出若干不同尺度的第一特征图；

颈部网络，用于对若干不同尺度的第一特征图进行特征拼接和提取，输出若干不同尺度的第二特征图；

头部网络，用于对若干不同尺度的第二特征图进行弱小目标检测，输出检测框；

所述主干网络中输入图像经过卷积层、特征提取模块、快速空间金字塔池化层、跨阶段高效注意力机制，输出三个尺度不同的特征图 、 和 ，特征图 、 经过特征图拼接连接所述特征提取模块与颈部网络的特征传递，特征图 经过特征图拼接连接所述跨阶段高效注意力机制与颈部网络的特征传递，并将特征图 经过尺度内特征高效交互与融合模块进行自注意力操作和尺度内特征交互后加入所述颈部网络中的特征图拼接，所述颈部网络输出三个尺度不同的特征图 、 和 ，分别输入所述头部网络中的检测头，输出弱小目标检测框；

所述尺度内特征高效交互与融合模块中通过给输入特征添加二维正弦‑余弦位置编码，然后经过多头注意力机制、残差连接和层归一化、前馈全连接网络，输出交互融合后的特征。

2.根据权利要求1所述的无人机红外遥感图像弱小目标检测方法，其特征在于，获取所述训练集包括：获取若干包含弱小目标的原始红外遥感图像，并将所述原始红外遥感图像从单通道转换为伪三通道RGB格式；

在格式转换后的红外遥感图像中标注弱小目标类别和弱小目标左上角、右下角坐标，获取最终红外遥感图像。

3.根据权利要求1所述的无人机红外遥感图像弱小目标检测方法，其特征在于，获取所述头部网络输出的若干弱小目标检测框后，结合所述非极大值抑制机制进行拼接和维度变换操作，输出最终弱小目标检测框，其中，所述非极大值抑制机制为：；

其中， 为边界框得分， 为初始边界框， 为得分最大的边界框，D是最终结果框集合，为高斯函数的标准差。

4.根据权利要求1所述的无人机红外遥感图像弱小目标检测方法，其特征在于，所述基于距离注意力机制的WIoU损失函数为：；

；

其中， 为WIoU v1函数， 为IOU损失函数， 为WIOU的惩罚项，和 是锚框左上角的坐标， 和 是目标框左上角的坐标，Wg和Hg表示最小边界框的宽和高，上标*表示将Wg和Hg从计算图中分离。

5.一种无人机红外遥感图像弱小目标检测装置，用于实现权利要求1所述的无人机红外遥感图像弱小目标检测方法，其特征在于，包括：图像采集设备，用于获取待测红外遥感图像；

图像处理设备，用于将所述待测红外遥感图像输入预设的目标检测模型中，输出弱小目标检测结果，其中，所述目标检测模型通过输入训练集，并采用基于距离注意力机制的WIoU损失函数进行训练获得，所述训练集包括红外遥感图像和对应的目标标注，所述目标检测模型通过在基于yolo的目标检测器中引入尺度内特征高效交互机制和非极大值抑制机制构建。