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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于YOLOV4-Tiny的SAR图像舰船小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：CN115761479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211299695.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于YOLOV4-Tiny的SAR图像舰船小目标检测方法是由柳翠寅;徐继尚设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOV4-Tiny的SAR图像舰船小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于YOLOV4‑Tiny的SAR图像舰船小目标检测方法，属于计算机视觉技术领域。首先，增加8倍下采样特征图来增强对小目标特征的提取能力；其次，借鉴Inception和SPP网络设计出新的特征提取模块Module来获取更高级的语义信息且提高浅层网络的感受野；然后，引入SE通道注意力机制来增强重要特征，提高网络的鲁棒性；最后，通过对比实验选出SE通道注意力机制最合适的参数。相比于原始YOLOV4‑Tiny目标检测方法，本发明的方法在公开数据集SSDD中检测SAR图像舰船小目标时能够检测出更多的舰船小目标，且置信度更高，满足实时性检测需求及。

本发明授权一种基于YOLOV4-Tiny的SAR图像舰船小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOV4-Tiny的SAR图像舰船小目标检测方法，其特征在于： Step1：骨干网络增加8倍下采样特征图来增强对小目标特征的提取能力; Step2：借鉴Inception和SPP网络设计出新的特征提取模块Module来获取更高级的语义信息且提高浅层网络的感受野，在骨干网络输出各个特征图后，通过Module来丰富特征信息和扩大感受野； Step3：引入SE通道注意力机制来增强重要特征，提高网络的鲁棒性； 在最高层特征图经过Module处理后，使用SE通道注意力机制来增强重要特征并抑制无关信息，对流向低层方向的特征，经上采样和添加SE通道注意力机制后，将其与底层Module输出的特征图拼接； Step4：通过对比实验选出SE通道注意力机制最合适的参数； 所述Step2具体为：对于输入进来的特征，分为左右两个部分，左边部分使用卷积进一步整合特征信息，右边部分首先使用卷积缩减通道，接着分别送入三个分支，和的池化核能够有效扩大网络的感受野，并且的卷积也能够进一步提取更深层的语义信息，最后将这些特征进行融合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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