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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所申请的专利一种基于统一网络的SAR图像目标训练和预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：CN114120104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202111306675.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于统一网络的SAR图像目标训练和预测方法是由何涛;芦达;杨峰设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于统一网络的SAR图像目标训练和预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习和SAR图像识别检测领域，为一种基于统一网络的SAR图像目标训练和预测方法，通过建立统一图像尺寸的SAR图像多类型目标训练集来降低训练时间，而后通过对多类型的训练集进行深度学习网络训练，得到适用于所有待检测图像的深度学习网络和网络权重，而后再通过重叠分块的方式对待监测图像进行重叠分块，对每个图像子块分别进行检测，得到对应的目标信息，最后再对所有图像子块进行合并处理，对检测后的目标信息进行合并处理，得到所需的目标信息集，检测速度快、检测准确率高。

本发明授权一种基于统一网络的SAR图像目标训练和预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于统一网络的SAR图像目标训练和预测方法，其特征在于：包括， 依据不同类型SAR图像数据库，建立统一图像尺寸的SAR图像多类型目标训练集； 对训练集采用合适的深度学习网络训练，得到训练网络权重； 实时接收图像，将待检测图像重叠划分多个图像子块，记录每个图像子块的目标参数，对每个图像子块分别用深度学习网络进行预测； 对战略目标和战术目标图像分别合并处理，对检测后的目标信息合并处理； 对应不同类型的所述SAR图像数据库的目标训练集生成方法包括， 统一图像基准尺寸； 对数据库图像按照大小进行分类，分成战略目标图像和战术目标图像，对战略目标图像和战术目标图像进行分别处理； 对训练集内所有图像样本进行目标的位置和类型标定，生成训练需要的目标信息集； 对所述战略目标图像和战术目标图像进行处理的方法包括， 采用随机目标方式生成战略目标训练集，在原始图像数据库内随机截取为基准尺寸的整数倍的子图，生成第一训练集； 采用真实目标定位方式生成战略目标训练集，在原始图像数据库内针对战略目标截取为基准尺寸整数倍的子图，子图内战略目标尺寸至少占整图的13，生成第二训练集； 采用随机目标方式生成战术目标训练集，在原始图像数据库内截图与基准尺寸相同的子图，生成第三训练集； 采用真实定位方式生成战术目标训练集，在原始图像数据库内截取与基准尺寸相同的子图，生成第四训练集； 对所述第一训练集和第二训练集内的所有图像进行平滑下采样处理，生成新的第一训练集和第二训练集，图像尺寸统一为基准尺寸； 对所述图像进行实时检测的方法包括， 判断检测的目标为战术目标或战略目标，根据目标的不同分别设置分块参数，读取网络参数，接收图像并对待检测图像进行能够重叠分块，子块图像为正方形，子图重叠大小overlap=子块图像尺寸的18； 对每个图像子块按照已经训练完成的深度学习网络进行检测； 对图像子块进行归一化处理，将子块目标信息转化为全局图像信息。

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