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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有监督注意力机制的无锚框SAR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：CN116363504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310153318.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测方法是由王英华;邹树岭;黄瀚洋;刘宏伟设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测方法，包括：基于原始SAR图像获得原始训练集和原始测试集；分别从原始训练集和原始测试集中获取梯度信息和CFAR信息，并据此构建新的训练集和新的测试集；构建基于梯度信息、CFAR信息融合和有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测网络；利用新的训练集对目标检测网络进行训练；将新的测试集输入到训练好的目标检测网络中，得到初步的目标检测结果；将初步的目标检测结果对应到测试图像上，并进行NMS操作以去除重叠的目标检测框，得到最终的目标检测结果。该方法能够有效缓解有锚框目标检测网络本身存在的计算复杂、正负样本不平衡等问题，提升了SAR目标检测性能。

本发明授权基于有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于原始SAR图像获得原始训练集和原始测试集；利用ROEWA边缘检测算法和双参数CFAR算法分别从原始训练集和原始测试集中获取梯度信息和CFAR信息，并据此构建新的训练集和新的测试集； 步骤2：构建基于梯度信息、CFAR信息融合和有监督注意力机制的无锚框SAR目标检测网络；其中，所述目标检测网络包括特征提取模块、特征处理模块和网络预测模块； 所述特征提取模块包括结构完全相同但参数不共享的三个特征提取子网络A、B、C，分别为幅度特征提取网络A、梯度特征提取网络B和CFAR特征提取网络C；其中， 三个特征提取子网络A、B、C均包括一个以ResNet-18为骨架的特征提取模块和一个FPN多尺度特征融合模块； 三个特征提取模块分别用于对原始训练集、与原始训练集对应的梯度幅度训练切片和CFAR二值训练切片进行特征提取，得到对应的输出特征层、和，； 三个FPN多尺度特征融合模块分别用于对输出特征层、和进行多尺度特征融合，得到整个特征提取模块的输出特征层、和； 所述特征处理模块包括一个基于交互式注意力机制的T-ICSAF特征融合模块和一个基于GT二值标签监督的空间注意力机制和通道注意力机制结合的CSSCAM模块；其中， 所述T-ICSAF特征融合模块用于对特征提取模块的输出特征层、和进行融合，得到融合特征； 所述CSSCAM模块用于对所述融合特征进行处理，得到目标特征被增强、背景杂波特征被抑制的特征层，以作为特征处理模块的输出； 步骤3：利用所述新的训练集对所述目标检测网络进行训练，得到训练好的目标检测网络； 步骤4：将所述新的测试集输入到训练好的目标检测网络中，得到初步的目标检测结果； 步骤5：将所述初步的目标检测结果对应到测试图像上，并进行NMS操作以去除重叠的目标检测框，得到最终的目标检测结果。

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