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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基于小波分解和注意力特征融合的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：CN120374959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510828572.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于小波分解和注意力特征融合的SAR目标检测方法是由魏俊宇;相晓嘉;黄思洋;苏绍璟;左震;胡柳顺;童小钟设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波分解和注意力特征融合的SAR目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小波分解和注意力特征融合的SAR目标检测方法，包括：对原始SAR图像进行小波分解获得低频系数和高频系数，利用贝叶斯阈值收缩对高频系数进行去噪处理；利用ConvNeXt和SwinTransformer的双分支结构在不同层级分别提取高频特征和低频特征，每一层级均基于FGAM进行特征自适应融合；将各个层级的融合特征输入FPN再次进行特征融合，获得多个通道数相同的特征图；将各个特征图分别输入RPN，获得目标检测结果。本发明通过显式利用频域先验知识，有效抑制复杂场景下的漏检与虚警现象。

本发明授权基于小波分解和注意力特征融合的SAR目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波分解和注意力特征融合的SAR目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对原始SAR图像进行小波分解获得低频系数和高频系数，利用贝叶斯阈值收缩对高频系数进行去噪处理； S2、利用ConvNeXt和SwinTransformer的双分支结构在不同层级分别提取高频特征和低频特征，每一层级均基于FGAM进行特征自适应融合； 所述基于FGAM进行特征自适应融合包括： 将提取的高频特征和低频特征相加得到空间注意力特征图X并输入FGAM中，特征图X同时经过并行的空间注意力模块和通道注意力模块后，分别输出对应的权重和，表达式如下： （6）； （7）； 其中，表示通道连接操作，表示ReLU函数激活操作，表示经过卷积核大小为的卷积操作，、分别表示经过全局平均池化操作和全局最大池化操作后在空间维度上的特征，表示经过全局平均池化操作后在通道维度上的特征； 基于权重和相加后的结果，对特征图X进行通道连接操作，再依次经过通道混洗操作、7×7的卷积操作、Sigmoid函数激活操作后，得到特征权重被调整优化的空间注意力特征图U； 基于特征图U中的特征权重，通过加权求和和残差连接的方式对高频特征和低频特征进行融合，相加的特征再经过1×1的卷积层投影即可得到最终的融合特征，表达式如下： （8）； 其中，W为特征图U中分配的权重，I为所有元素均为1的矩阵； S3、将各个层级的融合特征输入FPN再次进行特征融合，获得多个通道数相同的特征图； S4、将各个特征图分别输入RPN，获得目标检测结果。

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