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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于曼巴和扩散模型结合的SAR图像目标检测方法和装置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：CN119339052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411374350.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于曼巴和扩散模型结合的SAR图像目标检测方法和装置是由刘丽;刘永祥;周洁;龚政辉;高勋章;姜卫东;刘天鹏;秦玉亮;黎湘设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于曼巴和扩散模型结合的SAR图像目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于曼巴和扩散模型结合的SAR图像目标检测方法和装置，提出了一种以Resnet50‑FPN网络为框架的目标检测模型，利用Resnet50网络对SAR样本图像进行多个分辨率特征的提取，将提取得到的特征经由曼巴SAR单元进行处理的得到完整语义特征，再将处理后的特征采用FPN网络自上向下构建特征金字塔，得到多个尺度的特征图像，接利用扩散模型在边界框真值数据加入方差调度控制的高斯噪声，利用得到的噪声框分别在多个尺度的特征图像中裁剪出感兴趣区域，由动态检测头根据感兴趣区域特征图像得到SAR样本图像中各目标的预测数据，接着采用真值数据和预测数据计算损失函数，并根据计算结果对可学习参数进行调整，直至收敛。采用本方法对进行目标检测可有效提高检测结果的精准性。

本发明授权基于曼巴和扩散模型结合的SAR图像目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于曼巴和扩散模型结合的SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集中包括多组训练数据，各组训练数据均包括SAR样本图像以及该样本图像中所有目标的类别真值和边界框真值数据； 将一组所述训练数据中的SAR样本图像输入至目标检测模型中，所述目标检测模型以Resnet50-FPN网络为框架，利用Resnet50网络对SAR样本图像进行多个分辨率特征的提取，将提取得到的特征经由曼巴SAR单元进行处理得到完整语义特征，再将处理后的特征采用FPN网络自上向下构建特征金字塔，得到多个尺度的特征图像； 利用扩散模型在该组训练数据中的边界框真值数据加入方差调度控制的高斯噪声，得到噪声框； 利用所述噪声框，分别在多个尺度的特征图像中裁剪出感兴趣区域得到感兴趣区域特征图像，利用动态检测头根据所述感兴趣区域特征图像，得到所述SAR样本图像中各目标的预测类别以及边界框预测数据； 根据所述预测类别、边界框预测数据以及对应的类别真值、边界框真值数据计算损失函数，根据计算结果对所述目标检测模型中的可学习参数进行调整，利用所述训练数据集对所述目标检测模型进行训练直至收敛，得到训练好的目标检测模型； 获取待进行目标检测的SAR图像，将所述SAR图像输入至所述训练好的目标检测模型中，得到所述SAR图像中所有目标的类别以及位置。

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