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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于类脑过滤模型的SAR图像舰船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：CN115272244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210910965.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于类脑过滤模型的SAR图像舰船目标检测方法是由鞠默然;金思年设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类脑过滤模型的SAR图像舰船目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于类脑过滤模型的SAR图像舰船目标检测方法，通过引入人脑过滤机制的思想，实现SAR图像复杂背景的过滤，从而提升SAR图像舰船目标的检测性能。该方法主要包括以下步骤：结合人脑过滤机制，构建类脑过滤表征模型；根据类脑过滤表征模型，构造SAR图像复杂背景过滤网络；结合类脑过滤表征模型和SAR图像的特点，设计损失函数；制作SAR图像过滤标签，以训练过滤网络；将过滤后的SAR图像送入舰船目标检测器，实现SAR图像舰船目标的检测。通过本发明，可以有效地过滤SAR图像复杂背景，提升对SAR图像舰船目标的检测性能。本方法将人脑过滤机制应用在目标检测任务中，为SAR图像目标检测提供新的思路和技术支撑。

本发明授权一种基于类脑过滤模型的SAR图像舰船目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类脑过滤模型的SAR图像舰船目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取SAR图像； 构建用于过滤SAR图像复杂背景、将图像中特征明显的舰船目标保留下来的过滤网络； 所述过滤网络包括顺序连接的自下而上过滤子网络和自上而下过滤子网络； 所述自下而上过滤子网络采用自下而上类脑过滤模型表征，所述自下而上类脑过滤模型的表达式如下： IS＝SaF1II∪SaF2II∪…∪SaFnII1 其中，IS和II分别代表输出的显著图和输入的SAR图像；Fn表示第n种特征的提取；Sa表示基于阈值的显著特征选择操作； 所述自下而上过滤子网络过滤SAR图像的过程描述为： IS＝SaFbrightnessII3 为了提取SAR图像亮度特征Fbrightness·，首先利用下式将图像的灰度值扩展到[0，255]； 其中，g代表SAR图像的灰度值，Gmin和Gmax表示SAR图像中灰度的最大值和最小值， 然后，基于阈值的显著特征选择操作用下式来计算： 其中，T代表特征显著程度，T的值设为0，为了防止过滤掉特征不明显的舰船，值在阈值之下的像素保持不变； 结合SAR图像舰船目标的特点，利用舰船目标位置信息，制作SAR过滤图像标签； 采用SAR过滤图像标签对过滤网络进行训练，得到训练好的过滤网络； 将训练好的过滤网络输出的过滤图像，基于任意SAR图像舰船目标检测算法实现对舰船目标的识别。

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