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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于复数图像信息的深层网络SAR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：CN116229232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310109860.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于复数图像信息的深层网络SAR目标检测方法是由王英华;黄瀚洋;邹树岭;刘宏伟设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复数图像信息的深层网络SAR目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复数图像信息的深层网络SAR目标检测方法，包括：对给定的训练集和测试集分别进行幅度信息提取和复数信息提取，以得到新的训练集和新的测试集；基于CenterNet目标检测算法构建SAR目标检测网络；其中，该目标检测网络包括注意力机制模块、特征提取与融合模块以及预测器模块；构建协调对抗损失函数并利用新的训练集对目标检测网络进行训练，得到训练好的目标检测网络；将新的测试集输入到训练好的目标检测网络中，得到最终的检测结果。本发明提供的方法同时解决了现有算法信息量不足以及算法复杂度高且易出现低质量检测框的问题，且在精确率、召回率等指标上相比现有方法有了一定程度的提升。

本发明授权基于复数图像信息的深层网络SAR目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复数图像信息的深层网络SAR目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：对给定的训练集Φ和测试集T分别进行幅度信息提取和复数信息提取，以得到新的训练集Φ'和新的测试集T'；具体包括： 11分别对训练集Φ、测试集T的原始数据进行取模操作，对应得到与原图尺寸相同的第一维统计量图ΦD1、TD1； 12分别对训练集Φ、测试集T计算实信号峰度RSK和非圆性测度Ψ0，对应得到第二维统计量图ΦD2、TD2和第三维统计量图ΦD3、TD3； 13分别对训练集Φ、测试集T的原始数据进行子孔径分解，并利用得到的子带图像计算实相关系数ρI和复相关系数ρC，对应得到第四维统计量图ΦD4、TD4和第五维统计量图ΦD5、TD5； 14分别对训练集Φ、测试集T的原始数据依次进行高斯下采样、中心环绕、跨尺度相加、归一化操作，对应得到第六维统计量图ΦD6、TD6； 15分别将第一维至第六维的统计量图ΦD1-ΦD6、TD1-TD6按通道维进行拼接，对应得到与原图大小相同的6通道图像Φ6D和T6D； 16分别对所述6通道图像Φ6D和T6D进行滑动窗口切片操作，对应得到若干切片，记为新的训练集Φ'和新的测试集T'； 步骤2：基于CenterNet目标检测算法构建SAR目标检测网络ψ；其中，所述目标检测网络ψ包括注意力机制模块、特征提取与融合模块以及预测器模块；其中，所述注意力机制模块包括一个卷积神经网络A，用于对输入图像进行初步特征处理，以便于后续的特征提取网络更好地提取特征；所述特征提取与融合模块包括一个卷积神经网络B；所述预测器模块用于预测检测结果，包括三个相互独立的卷积神经网络，每个所述卷积神经网络均包括两个卷积层； 步骤3：构建协调对抗损失函数并利用所述新的训练集Φ'对所述目标检测网络ψ进行训练，得到训练好的目标检测网络ψ'； 步骤4：将所述新的测试集T'输入到训练好的目标检测网络ψ'中，得到最终的检测结果。

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