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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度学习的SAR舰船有向检测方法、装置、设备和介质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：CN119540703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510105321.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于深度学习的SAR舰船有向检测方法、装置、设备和介质是由冷祥光;孙忠镇;张祥辉;周正;计科峰;熊博莅;雷琳;赵凌君;张思乾;唐涛设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的SAR舰船有向检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的SAR舰船有向检测方法、装置、设备和介质，通过采用多尺度大卷积核特征提取网络对SAR实测图像进行特征提取得到多尺度特征图，该网络包括多个依次连接的多尺度大卷积核特征提取层，并采用异构深度卷积动态调整每个多尺度大卷积核特征提取层的内核大小，采用包含多个特征融合层的特征融合网络根据多尺度特征图进行动态特征融合得到多尺度金字塔特征图，各特征融合层通过利用对应级别的高级与低级尺度特征图之间的全局空间尺度相关性，动态优化通道特征以生成具有区分性的多尺度金字塔特征图，最后由检测头根据多尺度金字塔特征图输出舰船目标有向检测框。采用本方法可有效提高舰船目标检测的精度及效率。

本发明授权基于深度学习的SAR舰船有向检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的SAR舰船有向检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取以舰船为目标的SAR实测图像；采用多尺度大卷积核特征提取网络对所述SAR实测图像进行特征提取，得到多尺度特征图，其中，所述多尺度大卷积核特征提取网络包括多个依次连接的多尺度大卷积核特征提取层，并采用异构深度卷积动态调整每个多尺度大卷积核特征提取层的内核大小，所述SAR实测图像先通过起始层进行处理得到初始特征图，再将所述初始特征图输入至所述多尺度大卷积核特征提取层中，在各所述多尺度大卷积核特征提取层中采用分区卷积方法，将输入特征图分别送入上层分支以及下层分支，在下层分支中，所述输入特征图经由卷积处理后经过一个大卷积核特征提取块进行特征提取，将提取得到的特征图与经过上层分支的特征图进行融合后，经由注意力通道以及卷积层得到输出特征图，所述大卷积核特征提取块的卷积核大小由所述多尺度大卷积核特征提取网络中层数决定，其中，在所述大卷积核特征提取块中，对进行卷积处理后的特征图进行特征分组，再将分组后的特征图利用反向瓶颈层进行处理得到下层分支的输出特征图；采用特征融合网络根据所述多尺度特征图进行动态特征融合，得到多尺度金字塔特征图，其中，所述特征融合网络包括多个特征融合层，各所述特征融合层通过利用对应级别的高级尺度特征图与低级尺度特征图之间的全局空间尺度相关性，动态优化通道特征以生成具有区分性的所述多尺度金字塔特征图；采用检测头根据所述多尺度金字塔特征图进行目标检测，得到目标有向检测框，以实现舰船目标的有向检测。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。