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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于场景分类的自适应CFAR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：CN119540738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411843035.1，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于场景分类的自适应CFAR检测方法是由张艳宁;张佳;张世周;苏小婷;符梦芹;王鹏;席庆彪设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景分类的自适应CFAR检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于场景分类的自适应CFAR检测方法，使用K‑means聚类算法和对输入的SAR图像进行场景分类，使用VI‑CFAR对分类得到的纯海域区域进行目标检测，使用显著性模型对临海区域进行CFAR检测。本发明有效地解决了传统CFAR算法在港口和陆地复杂背景中虚警率高、检测性能不稳定的问题，根据不同场景背景的复杂性优化检测参数，从而确保CFAR算法在海面杂波背景中依然能够维持恒定的虚警率，并显著提高目标检测的鲁棒性。有效区分图像中的海洋区域和陆地区域，并对陆地区域进行遮蔽处理。这一技术方案解决了传统CFAR检测算法在海面上检测船只时，受到陆地复杂背景干扰的问题。

本发明授权一种基于场景分类的自适应CFAR检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于包括下述步骤： 步骤1：使用K-means聚类算法和对输入的SAR图像进行场景分类； 通过聚类，将SAR图像分为内陆、临海、海域三种数据集，分别指陆地面积占图片的100％、0-100％、0％，得到三类图片后，筛选掉内陆的图像不进行目标检测，对海域的图像进行步骤2的目标检测，对临海的图像进行步骤3的目标检测； 步骤2：使用VI-CFAR对步骤1分类得到的海域区域进行目标检测； VI-CFAR采取的CFAR策略是通过VI值和MR值选择不同的均值类CFAR策略，其中单元平均恒虚警CA-CFAR将待检测单元周围的临近参考单元数据作平均处理，作为背景杂波功率估计以获得检测门限，适应于背景杂波平均的情况；单元最小选择恒虚警SO-CFAR采取选择前后半窗求和后的较小者再取平均作为背景杂波估计，防止背景估计偏大从而避免目标漏检；单元最大恒虚警GO-CFAR通过选择杂波功率较大的半窗参考单元取平均作为背景杂波估计，以改善杂波边缘处的虚警提升问题； 步骤3：使用显著性模型对步骤1得到的临海区域进行CFAR检测； 步骤3-1：使用SLIC算法进行超像素分割； 步骤3-2：生成显著图并进行海陆分割； 步骤3-2-1：对步骤3-1生成的每个超像素进行特征提取； 步骤3-2-2：计算显著性得分；映射到超像素中的每个像素；形成完整的显著图； 步骤3-2-3：将生成的显著图使用Otsu算法对图像进行二值化； 步骤3-2-4：使用Canny边缘检测算法进一步在二值图像中找到海陆分割线； 步骤3-2-5：通过区域填充技术,将检测出的陆地区域进行掩蔽处理； 步骤3-3：使用步骤2的VI-CFAR对屏蔽掉陆地干扰的临海inshore区域进行目标检测。

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