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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所;北京市遥感信息研究所申请的专利一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法及系统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：CN117765231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202311320227.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法及系统是由李港;刘美琴;杜大钊;司凌宇;郑昌文;张筱晗设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法及系统。本方法为：1图像融合模块生成多个图像对，并将每一图像对作为一个训练样本；所述图像对包括一张具有干净背景与雷达目标融合的雷达目标图像和一张具有海杂波背景与雷达目标融合的海杂波雷达图像；2将所述训练样本中的海杂波雷达图像作为输入、雷达目标图像作为监督，利用所述训练样本训练条件生成对抗网络；所述条件生成对抗网络包括一生成器和一判别器；3将一包含海杂波的待检测雷达图像输入训练后的条件生成对抗网络中的生成器中，得到去海杂波的图像并将其输入到基于深度学习的雷达目标检测模块中，得到目标检测结果。本发明提高了目标检测的准确性和可靠性，计算量小。

本发明授权一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法，其步骤包括： 1图像融合模块生成多个图像对，并将每一图像对作为一个训练样本；所述图像对包括一张具有干净背景与雷达目标融合的雷达目标图像和一张具有海杂波背景与雷达目标融合的海杂波雷达图像；同一图像对的两张图像中，雷达目标相同但背景不同；其中，通过Xij＝RandomMaskIij+γOij生成所述雷达目标图像；其中，Xij为雷达目标图像X中第i行、第j列的元素，Iij为干净背景图像I中第i行、第j列的元素，Oij为雷达目标图像O中第i行、第j列的元素，γ为权重系数，用于调节雷达目标在干净背景图像I中的亮度；RandomMask是一个掩码图，其大小为干净背景图像I的大小，用于从干净背景图像I中随机选择一块雷达目标图像大小的区域，用于雷达目标区域的融合；通过掩码图生成所述海杂波雷达图像； 2将所述训练样本中的海杂波雷达图像作为输入、雷达目标图像作为监督，利用所述训练样本训练条件生成对抗网络；所述条件生成对抗网络包括一生成器和一判别器；所述生成器为基于U型骨干网络，包括FOUS结构和CSP结构；输入图像经过FOUS层进行切片操作，将得到的图片转换为包含12个通道的图像，然后进行卷积操作得到没有信息丢失的二倍采样特征图输入CSP层，其由卷积操作和残差单元组成，然后再接一个CBS层，其由卷积层、批归一化层和激活层构成；多个CSP层和CBS层产生不同尺寸的特征图，将不同大小的特征图送入Neck模块，将其与相关的不同特征在通道维度上进行拼接，然后再经过一个卷积模块得到不同尺度的特征图，用于预测输出检测结果；在预训练阶段，将预测模块替换为全连接层，并将经过Neck模块输出的不同尺度的特征图经过上采样和通道维度的拼接经过池化操作，通过梯度反向传播优化整个骨干网络部分； 3将一包含海杂波的待检测雷达图像输入训练后的条件生成对抗网络中的生成器中，得到去海杂波的图像并将其输入到基于深度学习的雷达目标检测模块中，得到目标检测结果，包括：首先，所述雷达目标检测模块依次利用卷积层、池化层对输入的去海杂波的图像进行特征提取；然后将提取的特征依次经残差层、特征金字塔网络，提取不同尺度的特征图；然后对每一尺度的特征图依次经卷积层、全连接层处理，以获得对应尺度特征图中的目标的位置和类别信息；然后将目标检测结果以可视化的方式呈现。

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