中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司李松斌获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司申请的专利基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达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：CN116106844B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211591597.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法是由李松斌;王津港;魏晓曦;劳成旺;欧霖杰设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法，所述方法包括：对待检测的雷达回波信号进行预处理；将预处理后的雷达回波按照检测窗口长度进行切分得到窗口信号；将窗口信号输入预先建立和训练好的雷达目标检测模型，得到待检测信号中是否包含海面目标的决策；所述雷达目标检测模型通过CNN和双视角注意力实现。本发明的方法能够进行高精度的海杂波背景下的雷达海面目标检测，提升了检测精度，也更适用于对多种不同海面目标以及强海杂波背景下的检测。通过测试验证，本发明取得了超过现有方法的检测性能。
本发明授权基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法，所述方法包括： 对待检测的雷达回波信号进行预处理； 将预处理后的雷达回波按照检测窗口长度进行切分得到窗口信号； 将窗口信号输入预先建立和训练好的雷达目标检测模型，得到待检测信号中是否包含海面目标的决策； 所述雷达目标检测模型通过CNN和双视角注意力实现； 所述雷达目标检测模型包括串联的动态卷积模块、双视角注意力模块以及线性预测模块；其中， 所述动态卷积模块，用于自适应地根据输入的不同窗口信号Fm以加权滤波器组的形式执行不同的特征编码策略，从而对不同尺寸大小的海面目标均能提取有效高维特征信息； 所述双视角注意力模块，用于对经过动态卷积模块后得到的高维特征从全局和局部两个角度进行特征关联信息抽取并进行关联信息融合得到关联特征； 所述线性预测模块，用于综合利用提取到的关联特征，得出当前窗口信号中是否包含有效海面目标的决策。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司，其通讯地址为：570105 海南省海口市龙华区滨海大道63号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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