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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种用于SAR遥感影像中小目标船只的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：CN119131607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411021427.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种用于SAR遥感影像中小目标船只的检测方法及系统是由孔维民;张云;袁浩轩;周葳蕤;罗智博设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于SAR遥感影像中小目标船只的检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种用于SAR遥感影像中小目标船只的检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，针对现有技术中针对小目标船的检测准确率低的问题。本申请对特征金字塔自上而下和自下而上融合后的上下文特征进行多分支感受野的增强，并将这些不同的多尺寸上下文特征输入到后端网络，以减少相应得到的特征图之间的冗余，从而更充分地利用网络提取的特征，有效提高遥感影像中小目标船只检测的准确性。

本发明授权一种用于SAR遥感影像中小目标船只的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于SAR遥感影像中小目标船只的检测方法，其特征在于包括以下步骤： 获取SAR舰船遥感图像，并将SAR舰船遥感图像输入训练好的YOLOx网络进行小目标船只检测； 所述YOLOx网络为改进的YOLOx网络，所述改进的YOLOx网络具体执行如下步骤： 步骤一：利用YOLOx的主干网络CSPdarknet53对输入的SAR舰船遥感图像分别进行8倍下采样、16倍下采样以及32倍下采样，得到特征图C1、C2以及C3，C1、C2以及C3的通道数分别为256、512以及1024； 步骤二：利用改进的特征金字塔对C1、C2以及C3进行处理，得到多尺度的输出特征图P1、P2和P3，所述改进的特征金字塔具体执行如下步骤： 首先，将特征图C3进行卷积后，分为两路，一路将C3卷积后的特征图输入第一多分支感受野特征增强模块，另一路将C3卷积后的特征图进行上采样，得到特征图C3’，之后，特征图C2与特征图C3’进行融合和CSPLayer处理，得到特征图C2’，特征图C2’进行卷积后，分为两路，一路将C2’卷积后的特征图输入第二多分支感受野特征增强模块，另一路将C2’卷积后的特征图进行上采样后与特征图C1进行融合和CSPLayer处理，得到特征图C1’，并将特征图C1’输入第三多分支感受野特征增强模块，第三多分支感受野特征增强模块的输出为两路，一路输出为特征图P1，另一路进行下采样后与第二多分支感受野特征增强模块的输出进行融合和CSPLayer处理，处理结果分为两路，一路输出为特征图P2，另一路进行下采样后与第一多分支感受野特征增强模块的输出进行融合和CSPLayer处理，得到输出的特征图P3； 所述第一多分支感受野特征增强模块、第二多分支感受野特征增强模块和第三多分支感受野特征增强模块具体执行如下步骤： 首先，采用卷积核大小为1×1的标准卷积层对每个输入的特征图进行通道数降维，将特征图的通道数变为原来的14，并将通道数降维后的特征图分别作为四个分支的输入特征图M1、M2、M3以及M4； 在第一个分支中，使用卷积核大小为3×3，扩张率分别为1、2和4的多层膨胀卷积对输入特征图M1进行处理，得到第一个分支输出的特征图； 在第二个分支中，首先使用卷积核大小为1×3和3×1的两层非对称卷积对输入特征图M2进行处理，之后利用分组融合注意力模块进行特征提取，得到第二个分支输出的特征图； 在第三个分支中，利用分组融合注意力模块对输入特征图M3进行特征提取，得到第三个分支输出的特征图； 在第四个分支中，使用卷积核大小为3×3的卷积对输入特征图M4进行特征提取，得到第四个分支输出的特征图； 之后，将、、以及进行融合，并通过1×1的卷积层对融合后的特征图进行通道数的变换，得到与输入特征图通道数相同的输出特征图； 步骤三：将多尺度的输出特征图P1、P2和P3输入YOLOHead，得到检测结果。

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