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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利一种多时相SAR船只目标追踪方法、系统、设备、介质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：CN113869119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202110986046.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种多时相SAR船只目标追踪方法、系统、设备、介质是由张晰;王炎;刘根旺;孟俊敏设计研发完成，并于2021-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多时相SAR船只目标追踪方法、系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明属于船只目标追踪技术领域，公开了一种多时相SAR船只目标追踪方法、系统、设备、介质，包括：通过全局特征匹配算法，利用船只几何、纹理特征克服船只轮廓相似不易区分的问题，缩小多目标间的匹配范围，为后续局部特征匹配缩小误差范围；利用局部特征匹配算法解决雷达工作参数以及船只运动造成船只内部信息部分损失的问题；采用基于快速最近邻逼近搜索函数库FLANN衡量同名船只间的相似度，从而实现对同名船只精匹配。本发明通过综合利用全局和局部特征来克服运动对船只匹配的影响，兼顾船只多层次特征信息，不仅有效解决船只小目标特征信息少的问题，而且克服船只运动产生几何畸变影响，提高船只跟踪性能。

本发明授权一种多时相SAR船只目标追踪方法、系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种多时相SAR船只目标追踪方法，其特征在于，所述多时相SAR船只目标追踪方法包括：首先通过全局特征匹配算法，利用船只几何、纹理特征克服船只轮廓相似不易区分的问题，缩小多目标间的匹配范围，为后续局部特征匹配缩小误差范围；其次，利用局部特征匹配算法解决雷达工作参数以及船只运动造成船只内部信息部分损失的问题；最后，采用基于快速最近邻逼近搜索函数库FLANN衡量同名船只间的相似度，实现对同名船只精匹配； 所述全局特征匹配算法包括： 纹理与轮廓特征能够以描述船只的全局特征，联合HU不变矩、灰度共生矩阵提取船只形状与纹理特征信息； HU不变矩作为形状不变矩的其中一种计算方法，对船只目标的轮廓信息有良好的描述能力，其中所述HU利用二阶、三阶归一化中心距构造七个不变矩；对于一幅大小为M×N的船只图像fx，y，p+q阶矩阵、中心距μpq分别定义为： ； ； 其中，，，ypq表示归一化中心距，，为归一化系数，，x0，y0为质心坐标，x0和y0分别表示图像灰度在水平、垂直方向上的灰度质心；利用归一化中心距共提取一组七维特征向量； 灰度共生矩阵不仅反映不同类型船只的灰度分布特性，同时也反应具有相同灰度或接近灰度的像素之间的位置分布特性；将船只原始图像灰度级压缩至16级；计算0°、45°、90°、135°四个方向的灰度共生矩阵的特征参数，提取二阶矩Asm、熵Ent、二次统计量惯性矩Con和相关性Corr四个特征参数，分别求出四个方向矩阵的特征参数的均值和方差，构成一组八维特征向量，表征船只的纹理特征，共组成15维特征向量表示全局特征； 所述局部特征匹配算法包括：利用改进后的SURF算法提取船只局部特征，在局部特征点的提取阶段，船只图像进行滤波处理后构建Hessian矩阵，生成二维船只图像中稳定的突变点；Hessian矩阵是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述函数的局部曲率，对于一个船只图像fx，y，Hessian矩阵如下： ； 利用盒式滤波器对船只图像构建尺度空间后，将经过Hessian矩阵处理的每个像素点与二维图像空间和尺度空间邻域内的点进行比较，初步定位兴趣点，在经过滤除能量比较弱的特征点以及错误定位的特征点后，筛选出最终稳定的特征点，然后采用统计特征点圆形领域内的Haar小波特征确定特征点的主方向，生成特征点的特征矢量，构成船只的局部特征向量。

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