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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于自监督学习的遥感图像船舶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：CN115690574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211003709.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于自监督学习的遥感图像船舶检测方法是由梁锡军;朱莉莉;蒲志奇;于琪;渐令;宋允全设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的遥感图像船舶检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于自监督学习的遥感图像船舶检测方法，包括：1根据海面遥感图像中待检测船舶面积小且一张图可能存在多艘船舶的特点，设计了针对性的自监督学习模块，仅利用无标注海面遥感图像构建特征提取网络，实现海洋遥图像的高效特征提取；2改进MaskR‑CNN的FPN网络，融合三种尺寸的特征图，结合自监督学习模块的特征提取器，在标注样本较少的情形下，显著提升了中小型船只的检测精度。

本发明授权一种基于自监督学习的遥感图像船舶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的海面遥感图像船舶检测方法SSR-CNN，该方法包括基于自监督的特征学习网络和改进的MaskR-CNN检测网络两部分，其具体步骤如下： S1，收集船舶遥感图像，图像为分辨率不低于96dpi的彩色RGB图像； S2，利用无标注海面图像，根据设定的自监督任务more-waycutpaste，完成特征网络的训练； S21，设置自监督任务more-waycutpaste，通过不含船舶的海面图像生成包含模拟船舶的图像I′； a获取不包含船舶的海面图像I，计算海面图像的面积S； b设置模拟船舶区域的长宽比例区间[R1，R2]，以及占图像面积的百分比区间[P1，P2]，参数R1，R2，P1，P2根据标注数据集中船舶的形状及面积选取，具体方式为：选取数值R1，R2，P1，P2，使得标注数据集中至少有70％的船舶的面积位于区间[P1S，P2S]中，且70％以上船舶的长宽比位于区间[R1，R2]； c以任意图像坐标点为顶点，以均匀分布随机选取ri∈[R1，R2]，pi∈[P1，P2]绘制矩形框，并获取其对应的图像块Ip；若绘制矩形超出图像边界则剔除重新绘制； d对c中图像块绕其中心点进行旋转，旋转角度从区间[-45°，45°]中任意选取； e对d中图像块进行颜色抖动，并获取颜色抖动后的图像I′p，具体方法包括图像的亮度、对比度、饱和度及色相随机变化为原图的90％～110％； f将e中的图像块随机粘贴在图像I的任意区域，对原图I中内容进行覆盖，若超出边界重新选择另一区域，得到包含模拟船舶的新图像I′； g重复操作c-fc次，获取包含模拟船舶的图像I′，令c为其对应分类标签，其中c为介于1和M的随机整数，参数M的选取根据数据集中船舶的数量确定，具体为：选取满足下列条件的最小的正整数M，使得：训练图像样本中含有船只数目不超过M的图像的比例＞90％； S22，将模拟的图像I′输入到特征网络中，经提取器F学习特征后，由分类器C预测模型所属类别c，其中特征提取器采用ResNet50卷积神经网络，该网络层数为50，共有4个Block；分类器C是一个常用MLP模块，其输入维度为2048，输出维度为6，隐藏层维度为300，隐藏层使用ReLU激活函数，输出层激活函数是Sigmoid函数； S23，计算损失并更新模型参数； 基于交叉熵损失函数计算经验损失，经验损失为： 其中，N为训练集的样本数量，M是分类器输出的类别数，分类标签c＝0表示相应的图像样本中没有船只，pic是第i张图像预测为第c类的概率，yic表示第i张图像是否属于第c类，如果第i张图像属于第c类，那么yic＝1，否则为0；基于自监督任务的特征网络并最小化经验损失Lmore-way，通过误差反向传播更新参数，并完成网络训练； S24，将分类器C冻结，取特征提取器F作为检测网络的特征提取模块； S3，将含有船舶的待检测图像输入特征网络，并根据产生的特征图由改进的MaskR-CNN网络完成船舶的检测并确定船舶位置； S31，对MaskR-CNN网络的改进包括：对MaskR-CNN中的FPN网络进行精简，将原FPN网络的深层特征图去除，将原构架[200、100、50、25、13]5种尺寸的特征图简化为[200、100、50]三种尺寸的特征图。

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