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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种雷达射频图像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：CN114842196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210493562.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种雷达射频图像目标检测方法是由任桐炜;武港山;孙楚豪设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷达射频图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雷达射频图像目标检测方法,针对雷达信号，首先进行预处理得到射频图像，然后进行特征增强，之后构建卷积神经网络和Transformer结合的模型，进行训练，最后经过基于热图的非极大值抑制算法得到目标检测结果。本发明使用卷积神经网络和Transformer结合的方法，可以对雷达射频图像的局部特征和全局特征进行提取，并能取得很好的效果。

本发明授权一种雷达射频图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种雷达射频图像目标检测方法，其特征是使用神经网络对雷达射频图像进行目标检测，使用卷积神经网络和Transformer结合的方式提取雷达射频图像的局部和全局特征，并且对结果进行基于热图预测的非极大值抑制方法得到目标检测结果，包括以下步骤： 1对雷达接收的频率信号进行预处理得到距离-角度的雷达射频图像； 2对雷达射频图像进行特征增强处理； 3构建用于雷达射频图像目标检测的卷积神经网络和Transformer结合的模型，包括编码器模块、Transformer模块和解码器模块： 3.1编码器模块，由3个9×5×5的3D卷积层和3个多尺度卷积模块组成； 3.2Transformer模块，共有6层编码层，每层编码层包括多头自注意力机制和多层感知机两个子层，每个多头注意力机制层包括维度为D的三个向量：Q、K、V，通过计算Q、K的点积并除以尺度系数得到Q、K对应的权重信息，使用softmax对权重函数进行归一化并对V进行加权求和，得到注意力值，其中，注意力算法采用 实现； 3.3解码器模块，由3个3×6×6的转置卷积层和1个9×5×5的卷积层组成，其中包含三个跳跃连接结构； 4设置起始训练参数，所述起始训练参数包括学习率、迭代次数、峰值阈值和目标相似度阈值； 5训练所述卷积神经网络和Transformer结合的模型，将训练得到的检测器用于目标检测，并采用基于热图预测的非极大值抑制算法对重复预测的目标进行去重； 6在验证集和测试集上计算目标检测的准确率和召回率是否满足检测要求，若不满足，则设置新的初始化参数重新训练所述卷积神经网络和Transformer结合的模型，直至满足检测要求。

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