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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于CFAR指导的YOLO网络SAR图像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：CN116258974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310146807.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于CFAR指导的YOLO网络SAR图像目标检测方法是由陈渤;闫浩实;沈梦启;王英华;王鹏辉;刘宏伟;张昊设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CFAR指导的YOLO网络SAR图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CFAR指导的YOLO网络SAR图像目标检测方法，包括步骤：对训练集中与YOLO网络输入图像大小一致SAR输入图像进行CFAR目标检测，并在CFAR目标检测图上依据目标真实标注信息添加真实目标的修正，得到修正后的CFAR标注图；依据YOLO网络中每个输出层的大小，对修正后的CFAR标注图进行下采样，得到每个输出层的权重指导图；利用每个输出层的权重指导图对输出层输出的检测框加以不同的权重系数，得到修正后的损失函数；利用修正后的损失函数对所属YOLO网络的参数进行优化，利用训练好的YOLO网络对待检测SAR图像进行目标检测。该方法有效改善目标检测网络训练过程中存在的正负样本数量严重不均衡带来的损失表面畸形的问题，从而提高网络的检测性能。

本发明授权基于CFAR指导的YOLO网络SAR图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CFAR指导的YOLO网络SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括步骤： S1、对训练集中与YOLO网络输入图像大小一致SAR输入图像进行CFAR目标检测，并在CFAR目标检测图上依据目标真实标注信息添加真实目标的修正，得到修正后的CFAR标注图； S2、依据所述YOLO网络中每个输出层的大小，对所述修正后的CFAR标注图进行下采样，得到每个输出层的权重指导图； S3、利用所述训练集对所述YOLO网络进行训练，在每次正向传播结束后计算所有检测框的置信度损失时，利用每个输出层的权重指导图对所述输出层输出的检测框加以不同的权重系数，得到修正后的置信度损失，并利用所述修正后的置信度损失计算得到修正后的损失函数； S4、利用所述修正后的损失函数对所属YOLO网络的参数进行优化，并在每次迭代过程中重复步骤S3，得到网络训练权重，从而得到训练好的YOLO网络，之后利用所述训练好的YOLO网络对待检测SAR图像进行目标检测，得到检测目标。

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