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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法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：CN115410102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211065572.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法是由张新征;胡东;罗雨晴设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法，包括：将待检测的SAR图像输入训练后的目标检测模型，输出对应的目标检测预测值；训练时：通过深度神经网络提取SAR图像不同层次的深度特征图，再对应输入至用于提取局部和全局联合注意力特征的金字塔网络的对应联合注意力层，同时将金字塔网络中上层联合注意力层的输出与相邻下层联合注意力层输入的深度特征图拼接作为该相邻下层联合注意力层的输入；然后分别基于联合注意力特征图进行预测，得到对应的预测框和分类预测概率；最后生成目标检测预测值并进行模型训练。本发明能够有效融合SAR图像的局部注意力特征和全局注意力特征，进而能够兼顾飞机目标本身的特征信息和周围位置信息。

本发明授权基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法，其特征在于，包括： S1：获取待检测的SAR图像； S2：将待检测的SAR图像输入训练后的目标检测模型，输出对应的目标检测预测值； 训练目标检测模型时，首先将包含若干个SAR图像的训练集输入目标检测模型；其次通过深度神经网络提取SAR图像不同层次的深度特征图；再将各个层次的深度特征图对应输入至用于提取局部和全局联合注意力特征的金字塔网络的对应联合注意力层，同时将金字塔网络中上层联合注意力层的输出与相邻下层联合注意力层输入的深度特征图拼接作为该相邻下层联合注意力层的输入；然后分别基于金字塔网络各个联合注意力层输出的联合注意力特征图进行预测，得到对应的预测框和分类预测概率；最后通过各个预测框和分类预测概率生成目标检测预测值，并基于目标检测预测值进行模型训练； 步骤S2中，金字塔网络的各个联合注意力层均包括用于提取局部注意力特征图的局部注意力模块和用于提取全局注意力特征图的全局注意力模块；将局部注意力特征图和全局注意力特征图相加，得到对应联合注意力层的联合注意力特征图； 局部注意力模块包括通道注意力和空间注意力两条独立的注意力分支； 将作为输入的特征图分别输入两条注意力分支，提取通道注意力特征图和空间注意力特征图；然后将通道注意力特征图和空间注意力特征图相加并经过Sigmoid激活操作后，与输入的特征图相乘并进行残差连接，得到局部注意力特征图； 将金字塔网络中第i+1层联合注意力层输出的联合注意力特征图pi+1进行两倍上采样并与第i层联合注意力层输入的深度特征图通过1×1卷积后的特征图进行拼接，得到对应的特征图作为第i层联合注意力层的输入； S3：基于目标检测模型输出的目标检测预测值实现待检测SAR图像的目标检测。

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