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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多级增强网络的SAR目标检测识别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：CN115909086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211449058.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多级增强网络的SAR目标检测识别方法是由白雪茹;鲜要胜;杨敏佳;孟昭晗;周峰设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级增强网络的SAR目标检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级增强网络的SAR目标检测识别方法，主要解决现有技术在复杂环境下稳健性差、虚警率及漏检率高和检测识别精度低的问题。其实现方案为：对SAR实测数据进行标注和划分，获得训练集和测试集；构建由数据级增强模块、特征级增强模块、区域建议模块和决策级增强模块级联组成的多级增强网络；基于随机梯度下降算法，使用训练集训练多级增强网络；将测试集图像输入到训练好的多级增强网络，获得SAR目标的检测识别结果。本发明显著提升了复杂环境下SAR目标的检测识别性能，可用于战场侦察和态势感知。

本发明授权基于多级增强网络的SAR目标检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级增强网络的SAR目标检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取具有多类目标的SAR图像，对每幅SAR图像中的目标位置和目标类别进行标注，并将标注好的SAR图像进行随机划分，得到训练集和测试集； 2构建多级增强网络： 2a建立依次进行多尺度变换、随机翻转、随机旋转、幂次变换、随机噪声操作的数据级增强模块； 2b建立由主干网络A、特征优选金字塔网络F、递归主干网络Q和递归特征优选金字塔网络E级联组成的特征级增强模块； 2c选用现有区域建议网络组成区域建议模块G，并选用交叉熵损失和CIOU损失作为其分类和回归损失； 2d建立由三个决策器d1,d2,d3级联组成的决策级增强模块D，并选用交叉熵损失和CIOU损失作为其分类和回归损失； 2e将数据级增强模块、特征级增强模块、区域建议模块、决策级增强模块依次级联，构成多级增强网络； 3对多级增强网络进行训练： 3a从训练集中随机采样一组SAR图像输入到多级增强网络中，计算损失，基于该损失，通过随机梯度下降算法更新网络参数； 3b重复3a过程，直至网络收敛，得到训练好的多级增强网络； 4将测试集中的SAR图像输入到训练好的多级增强网络中，得到检测识别结果。

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