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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利SAR旋转框目标检测方法、装置、设备及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：CN121366913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511946069.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权SAR旋转框目标检测方法、装置、设备及介质是由张新禹;谢磊;刘永祥;张双辉;姜卫东设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本SAR旋转框目标检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种SAR旋转框目标检测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：先通过扩散模型正向扩散，控制方差调度在SAR样本真值检测框加高斯噪声，得到多个加噪旋转边界框。将其与SAR图像输入检测网络，骨干网络用双路径门控注意力单元增强特征，优化Mamba处理相邻尺度特征，颈部网络融合特征，检测头裁剪ROI特征预测类别与边界框。采用KL散度和分类损失训练网络，待检测SAR图加随机加噪框输入训练好的网络，输出目标旋转框及类别，提升检测精度。

本发明授权SAR旋转框目标检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种SAR旋转框目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取SAR训练集，所述SAR训练集中包括多张SAR样本图像以及对应的真值标签，所述真值标签包括真值检测框，所述真值检测框为与目标姿态对应的旋转检测框； 利用扩散模型中的正向扩散，通过控制方差调度在所述SAR样本图像的真值检测框中添加高斯噪声得到多个加噪旋转边界框； 将所述SAR样本图像以及对应多个加噪旋转边界框，输入至SAR旋转框目标检测网络中进行旋转检测框预测，其中，所述SAR旋转框目标检测网络包括骨干网络、颈部网络以及检测单元，在所述骨干网络中，利用双路径门控注意力单元对提取得到的特征进行增强，并得到多尺度特征图，利用优化后的Mamba单元对骨干网络中间层级输出的两张相邻尺度特征图进行处理后与其他多尺度特征图输入至颈部网络中，所述检测单元在所述颈部网络输出的多尺度特征融合图中裁剪与各所述加噪旋转边界框对应的感兴趣区域特征，再结合感兴趣区域特征进行类别与边界框回归进行预测，得到预测结果，其中，所述双路径门控注意力单元由双路径自适应通道注意力子模块与增强型空间注意力子模块共同组成，所述双路径自适应通道注意力子模块通过并行的平均路径和极值路径提取通道统计信息，并引入门控单元学习融合系数实现两条路径贡献的动态调整，所述增强型空间注意力子模块在通道维度提取两类空间线索，并将这两类空间线索进行拼接，所述优化后的Mamba单元包括自适应窗口划分单元、特征处理单元及窗口重整合单元，所述自适应窗口划分单元用于对输入特征进行非重叠划分后，得到多个分窗口特征，将多个分窗口特征输入至所述特征处理单元中进行处理，所述特征处理单元为6层结构，前3层为SARSSBlock块，后3层为自注意力块，且所述SARSSBlock块与自注意力块的输出端均连接包括层归一化的多层感知机，所述窗口重整合单元将所述特征处理单元输出的处理后的分窗口特征重新拼接为完整特征图，得到增强后的特征图； 通过采用KL散度损失以及分类损失，根据所述预测结果以及对应的真值标签，对所述SAR旋转框目标检测网络进行训练，得到训练好的SAR旋转框目标检测网络； 获取待检测的SAR图像，并随机生成多个加噪旋转边界框，将所述SAR图像和多个加噪旋转边界框输入至所述训练好的SAR旋转框目标检测网络中，进行目标检测，得到目标旋转框以及目标类别。

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