北京理工大学江政杰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于域适应的无监督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：CN116503732B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310326057.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于域适应的无监督SAR图像舰船目标检测方法是由江政杰;李健昊;陈亮;师皓;王裕沛设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于域适应的无监督SAR图像舰船目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于域适应的无监督SAR图像舰船目标检测方法，通过从像素级和特征级逐步将光学图像域中的知识迁移到SAR图像域。在像素级，引入扩散模型，将光学域的舰船目标切片转化为伪SAR域的切片，然后与纯海洋背景结合起来，生成丰富的高质量过渡域图像，有效减小了光学图像域和SAR图像域之间的语义鸿沟。在特征级，通过构建以transformer为基础的检测器，在特征提取后和结果预测前分别利用对抗学习策略进行特征对齐操作，SAR域检测器可以从过渡域检测器中学习不变特征，提高对目标检测能力。最后，在SAR图像域利用学习到的检测器，对待处理的SAR图像进行舰船目标检测。在一定程度上缓解了标注SAR图像带来的巨大人工和时间消耗。
本发明授权一种基于域适应的无监督SAR图像舰船目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域适应的无监督SAR图像舰船目标检测方法，其特征在于，包括： S1、由源域中的光学图像生成伪SAR图像，构建过渡域； S2、利用CNN骨干网络提取伪SAR图像和SAR图像中的特征，所述骨干网络利用生成器和判别器进行特征对齐，所述生成器将过渡域中含有标签的伪SAR图像域数据和目标域中不含标签的SAR图像域数据映射到特征空间，使所述判别器无法分辨出数据来自过渡域还是目标域，所使用的约束规则如下： 其中，G代表骨干网络的特征生成器，用于迷惑域分类器，D是域分类器，用来判断特征来自目标域还是过渡域，XS代表过渡域中数据，XT代表目标域中数据，进行过渡域和目标域之间的知识迁移； S3、利用得到的检测器对SAR图像舰船目标进行检测。
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