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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法、系统、设备、介质及产品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：CN119274129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411302133.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法、系统、设备、介质及产品是由张茂林;高贵;杨港;姚力波;何敦云设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法、系统、设备、介质及产品，涉及图像目标检测领域，该方法包括获取宽幅SAR数据；对宽幅SAR数据进行预处理，得到预处理数据；对预处理数据进行散射特征提取，得到多张不同散射特征的SAR图像；选取其中一种散射特征的SAR图像进行自适应裁剪，获取每一裁剪图片的位置信息及裁剪网格；利用裁剪网格对其它散射特征的SAR图像裁剪，得到裁剪图片；基于多张裁剪图片进行舰船目标检测，得到舰船目标检测信息；基于每一裁剪图片的位置信息将舰船目标检测信息映射到宽幅SAR图像上。本申请能够在不破坏舰船目标前提下自适应裁剪图像，提高SAR图像舰船目标检测的实时性和精确性。

本发明授权一种宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法，其特征在于，所述宽幅极化SAR图像舰船目标检测方法包括： 获取宽幅SAR数据； 对所述宽幅SAR数据进行预处理，得到预处理数据； 对所述预处理数据进行散射特征提取，得到多张不同散射特征的SAR图像； 选取其中一种散射特征的SAR图像进行自适应裁剪，并获取每一裁剪图片的位置信息及SAR图像裁剪网格，具体包括：利用聚类算法对其中一种散射特征的SAR图像进行聚类处理，得到聚类图像；所述聚类图像包括多个聚类目标；确定所述聚类图像中每一聚类目标的边框位置信息；根据宽幅极化SAR图像的原始尺寸和设定裁剪尺寸，生成裁剪网格；以所述聚类图像中一个边界点为原点，将以所述原点为顶点的所述裁剪网格的边界线设置为0，将所述裁剪网格中与所述边界线平行且相邻的线作为裁剪线；采用所述裁剪网格裁剪所述聚类图像，并在裁剪过程中，确定所述裁剪线上是否存在聚类目标；如果所述裁剪线上存在聚类目标，则遍历在所述裁剪线上的所有聚类目标，并确定这些聚类目标中最靠近所述裁剪网格的边界线的聚类目标的位置信息；基于最靠近所述裁剪网格的边界线的聚类目标的位置信息确定偏移量；将所述裁剪网格沿所述裁剪线向所述裁剪网格的边界线偏移所述偏移量后，更新裁剪网格并完成裁剪；如果所述裁剪线上不存在聚类目标，直接采用所述裁剪网格完成裁剪； 基于裁剪网格对其它散射特征的SAR图像进行裁剪，得到相同位置SAR数据的多张不同散射特征的裁剪图片； 基于多张所述裁剪图片进行舰船目标检测，得到舰船目标检测信息，具体包括：构建舰船目标检测网络；所述舰船目标检测网络包括：多通道卷积注意力网络模块、多尺度卷积注意力网络模块和混合编码器模块；将多张所述裁剪图片以及每一所述裁剪图片的位置信息输入至所述舰船目标检测网络，得到舰船目标检测初始信息；所述舰船目标检测初始信息包括多个预测框编码信息；所述预测框编码信息包括：预测目标类别、预测边框和预测目标位置信息；采用不确定最小化查询和选择方法，从所述舰船目标检测初始信息的预测框编码信息中选取前j个预测框编码信息；对前j个预测框编码信息进行解码，得到所述舰船目标检测信息；所述舰船目标检测信息包括舰船目标类别、舰船目标边框和舰船目标的位置信息； 基于每一所述裁剪图片的位置信息将所述舰船目标检测信息映射到宽幅极化SAR图像上。

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