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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于多級特征融合及混合注意力的SAR圖像艦船目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116469002B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310273227.2，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于多級特征融合及混合注意力的SAR圖像艦船目標檢測方法是由侯彪;梁爽;任博;任仲樂;楊晨設計研發完成，并于2023-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多級特征融合及混合注意力的SAR圖像艦船目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多級特征融合及混合注意力的SAR圖像艦船目標檢測方法，包括：構建用于SAR圖像艦船目標檢測的YOLO?SP網絡模型，所述YOLO?SP網絡模型包括依次連接的主干特征提取網絡、多級特征融合網絡和檢測頭；利用訓練數據集對所構建的YOLO?SP網絡模型進行訓練，計算損失函數，并反向更新模型參數，獲得訓練后的YOLO?SP網絡模型；對待檢測的SAR圖像進行數據標準化預處理，獲得預處理后的像素矩陣；將預處理后的像素矩陣輸入訓練后的YOLO?SP網絡模型，對待檢測的SAR圖像進行艦船目標檢測，獲得目標的類別信息、位置信息和置信度。本發明通過多級特征提取策略與混合注意力機制，加強了目標特征信息的提取，提高對艦船目標的檢測精度。

本發明授權基于多級特征融合及混合注意力的SAR圖像艦船目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多級特征融合及混合注意力的SAR圖像艦船目標檢測方法，其特征在于，包括： S1：構建用于SAR圖像艦船目標檢測的YOLO-SP網絡模型，所述YOLO-SP網絡模型包括依次連接的主干特征提取網絡、多級特征融合網絡和檢測頭，其中，所述主干特征提取網絡用于對預處理的SAR圖像進行特征提取，并輸出多個不同尺度的特征圖；所述多級特征融合網絡用于對所述不同尺度的特征圖進行特征融合，獲得多個不同尺度的預測特征圖；所述檢測頭用于對所述預測特征圖進行分類回歸操作，得到所述SAR圖像艦船目標的類別信息、位置信息和置信度； S2：利用訓練數據集對所構建的YOLO-SP網絡模型進行訓練，計算損失函數，并反向更新模型參數，獲得訓練后的YOLO-SP網絡模型； S3：對待檢測的SAR圖像進行數據標準化預處理，獲得預處理后的像素矩陣； S4：將預處理后的像素矩陣輸入訓練后的YOLO-SP網絡模型，對待檢測的SAR圖像進行艦船目標檢測，獲得目標的類別信息、位置信息和置信度； 所述主干特征提取網絡包括依次連接的Focus模塊、卷積層、CSP-Tiny模塊、最大池化層、CSP-Tiny模塊、最大池化層、CSP-Tiny模塊、最大池化層和卷積層，其中，所述Focus模塊用于對輸入的像素矩陣進行切片操作，獲得信息互補的多個下采樣特征圖并通過拼接和卷積操作，得到2倍下采樣特征圖；所述CSP-Tiny模塊用于對輸入特征圖中的信息進行提取；所述卷積層均為3×3卷積層。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。