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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国科学院软件研究所申请的专利一种融合频域显著性的SAR图像舰船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：CN115131548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210566165.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种融合频域显著性的SAR图像舰船目标检测方法是由梁毅;马晓蕊;刘恒;邢孟道设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合频域显著性的SAR图像舰船目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明一种融合频域显著性的SAR图像舰船目标检测方法，该方法包括：获取待检测SAR图像；利用特征提取网络对待检测SAR图像进行特征提取得到多尺度特征图；利用显著性检测算法对待检测SAR图像进行频域显著特征提取得到显著特征图；将多尺度特征图和显著特征图进行Hadamard融合得到增强特征图；利用特征金字塔网络对增强特征图进行融合得到多层次特征图；其中，特征金字塔网络的结构是由SAR图像分辨率的特点来确定的；利用无锚式回归分类检测头网络检测多层次特征图得到舰船目标检测结果。本发明提高了复杂背景下舰船目标的检测性能s。

本发明授权一种融合频域显著性的SAR图像舰船目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合频域显著性的SAR图像舰船目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测SAR图像； 利用特征提取网络对所述待检测SAR图像进行特征提取得到多尺度特征图；所述特征提取网络采用轻量化深度卷积神经网络，所述轻量化深度卷积神经网络包括一卷积层，以及若干层叠于所述卷积层上的卷积模块；所有卷积模块呈倒置残差结构；为实现模型轻量化，将卷积模块中卷积运算替换为逐点卷积与深度卷积； 利用显著性检测算法对所述待检测SAR图像进行频域显著特征提取得到显著特征图；其中，将待检测SAR图像中舰船自身具有的形状和结构先验信息作为显著性特征； 将所述多尺度特征图和所述显著特征图进行Hadamard融合得到增强特征图；其中，将所述多尺度特征图和所述显著特征图进行Hadamard融合得到增强特征图之前，还包括：对所述增强特征图进行归一化处理，采用插值法对归一化后的显著特征图进行插值，以使所述显著特征图和所述多尺度特征图维度适配； 利用特征金字塔网络对所述增强特征图进行融合得到多层次特征图；其中，所述特征金字塔网络的结构是由SAR图像分辨率的特点来确定的； 利用无锚式回归分类检测头网络检测所述多层次特征图得到舰船目标检测结果。

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