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龙图腾网获悉北京卫星信息工程研究所申请的专利基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置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：CN119741467B 。

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：202411637460.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置是由田路云;贺广均;李梓桢;刘世烁;上官博屹;金世超;冯鹏铭;徐加伟;梁银川;符晗设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置，所述方法包括以下步骤：S1、选用标注完整的SAR图像形成数据集A用来训练第一目标检测模型；S2、选用与数据集A处于同区域同时刻的光学图像形成数据集B用来训练第二目标检测模型；S3、获取同区域同时刻的SAR、光学图像，并分别输入第一、第二目标检测模型检测，并根据检测目标的姿态角分别对第一、第二目标检测模型的检测结果进行旋转变换，获得第一、第二检测结果；S4、通过基于注意力的决策融合检测算法对上述第一、第二检测结果进行决策融合。本发明采用深度学习图像处理方法，通过光学、SAR多传感器数据融合检测技术，有效提高了目标识别的准确性。

本发明授权基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、选用标注完整的SAR图像形成数据集A，并利用所述数据集A训练SAR图像目标检测模型，获得第一目标检测模型； 步骤S2、选用与所述数据集A中SAR图像处于同区域同时刻的光学图像形成数据集B，利用所述数据集B训练光学图像目标测试模型，获得第二目标检测模型； 步骤S3、获取同区域同时刻的SAR图像和光学图像，并分别输入所述第一目标检测模型和所述第二目标检测模型检测，并根据检测目标的姿态角分别对所述第一目标检测模型和所述第二目标检测模型的检测结果进行旋转变换，获得第一检测目标结果和第二检测目标结果；所述第一检测目标结果为第一飞机目标的SAR切片；所述第二检测目标结果为第二飞机目标的光学图像切片； 步骤S4、通过基于注意力的决策融合检测算法对所述第一检测目标结果和所述第二检测目标结果进行决策融合； 所述基于注意力的决策融合算法包括： 步骤S41、根据所述第一飞机目标，获取散射关键特征，通过聚类算法将散射关键点划分为聚类中心点，增强所述散射关键点之间的联系，形成聚类散射关键特征，得到聚类散射特征集合为FSAR，所述聚类散射特征集合的大小为NSAR； 步骤S42、根据所述第二目标检测结果，采用ResNet提取所述第二飞机目标的光学图像切片中的目标特征，得到图像目标特征集合为Foptics，所述图像目标特征集合的大小为Noptics； 步骤S43、根据所述聚类散射特征集合和所述图像目标特征集合，对所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果的目标中心点坐标进行序列化，得到SAR目标和光学目标的位置特征集合PSAR和Poptics，大小分别为NSAR和Noptics； 步骤S44、根据基于注意力的融合算法分别计算所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果之间的注意力值aij： 其中，且有 γ和σ分别表示对图像目标特征和位置特征的聚合函数，其计算方式如下： 其中，WSAR和Woptics是可学习的权重参数，σ对输入值计算欧式距离，Wpostion是可学习的权重向量， 步骤S45、将所得到的注意力值aij利用Softmax算法进行归一化得到 步骤S46、根据完成归一化的注意力值，构建目标匹配二分图GX,E,Y，其中X是SAR图像的目标检测结果集合，其中任一检测结果xi包含目标的类别、边界框和角度信息；Y是光学图像目标检测集合，其中任一检测结果yj包含目标的类别、边界框和角度信息；根据X,Y集合中的任意结果对xi,yj，如果对应的则认为结果对xi,yj为可能的匹配结果，并增加一个xi,yj之间的边到所述目标匹配二分图中，这些边的集合构成E； 步骤S47、对所构建的目标匹配二分图GX,E,Y，采用最大匹配算法，获得目标检测的匹配结果； 步骤S48、根据所述匹配结果，对匹配的所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果进行决策融合，输出最终的目标检测识别结果。

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