买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜长沙理工大学申请的专利基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统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：CN115100511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111675064.8，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统是由陈立福;蔡兴敏;邢学敏;李振洪;袁志辉;罗汝设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统，包括：骨干网络对SAR图像进行特征提取获得低层级、高层级特征图，特征融合模块将其融合获得水体特征检测结果；局部归因单元对SAR图像进行局部归因解释，输出归因可视化图和整体正向归因，采用地面真值对整体正向归因进行掩膜，获得特定类正向归因，并计算特定类正向归因占比和正向归因交集比；全局归因映射单元计算全局特定类正向归因占比和全局正向归因交集比，并对所有局部归因结果排名量化骨干网络性能；特定类语义激活映射模块通过高层级特征图输出卷积层热力图，用于了解最终归因，本发明更好对比并解释骨干网络的特征提取能力，通过可视化更清晰了解特征归因。

本发明授权基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法，其特征在于，包括针对多种备选的骨干网络Backbone，采用解释性深度学习网络框架来选择最优的骨干网络Backbone，且所述解释性深度学习网络框架包括水体特征提取网络、局部全局混合归因模块LGMA以及特定类语义激活映射模块SSAM，所述水体特征提取网络，包括骨干网络Backbone和特征融合模块，所述骨干网络Backbone用于对输入的SAR图像进行特征提取获得一个低层级特征图和一个高层级特征图，所述特征融合模块用于将低层级特征图和高层级特征图融合获得最终输出的SAR图像水体特征检测结果；所述局部全局混合归因模块LGMA包括局部归因单元LayerGradCAM和全局归因映射单元GAM，所述局部归因单元LayerGradCAM用于对输入的SAR图像进行局部归因解释，输出归因可视化图和整体正向归因OPA，进而采用地面真值GT的标签对局部归因解释得到的正向归因进行掩膜，获得特定类正向归因SPA，并根据整体正向归因OPA、特定类正向归因SPA以及地面真值GT的标签计算骨干网络的特定类正向归因占比PSPA和正向归因交集比IOPA，所述全局归因映射单元GAM用于根据骨干网络的特定类正向归因占比PSPA和正向归因交集比IOPA计算得到全局特定类正向归因占比GPSPA和全局正向归因交集比GIOPA，以及对包括整体正向归因OPA、特定类正向归因SPA在内的所有局部归因进行加权联合排名获取全局归因解释以量化骨干网络Backbone的检测性能；所述特定类语义激活映射模块SSAM，用于选取水体特征提取网络的高层级特征图输出卷积层进行热力图可视化，获取各个骨干网络Backbone在水体提取过程中的关注区域以用于了解最终归因。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960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”。