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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利干扰SAR样本生成模型及图像目标检测模型的构建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：CN118351398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410616548.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权干扰SAR样本生成模型及图像目标检测模型的构建方法是由杨卫东;王博;黄鹏;王安林;王公炎;黎云设计研发完成，并于2024-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本干扰SAR样本生成模型及图像目标检测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本申请属于图像检测相关技术领域，其公开了一种干扰SAR样本生成模型及图像目标检测模型的构建方法，样本生成模型构建方法包括：获取研究对象的无干扰SAR图和干扰SAR图，将无干扰SAR图和干扰SAR图合成，得到内容图；以随机抽取的干扰SAR图作为风格图，将内容图和风格图分别输入风格迁移网络进行训练，生成干扰SAR样本，计算训练损失并通过反向传播更新网络参数以提高生成干扰SAR样本的逼真度；多次训练直至训练损失收敛，得到干扰SAR样本生成模型。风格迁移网络包括可逆残差模块、通道细化模块以及转换模块。通过以上方法，可以解决目前SAR数据样本匮乏的问题，快速生成更加逼真的干扰SAR样本。

本发明授权干扰SAR样本生成模型及图像目标检测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种干扰SAR样本生成模型构建方法，其特征在于，包括： 获取研究对象的无干扰SAR图和干扰SAR图，将无干扰SAR图和干扰SAR图合成，得到内容图； 以随机抽取的干扰SAR图作为风格图，将所述内容图和风格图分别输入风格迁移网络进行训练，生成干扰SAR样本，计算训练损失并通过反向传播更新网络参数以提高生成干扰SAR样本的逼真度； 多次训练直至训练损失收敛，得到干扰SAR样本生成模型； 所述风格迁移网络包括可逆残差模块、通道细化模块以及转换模块： 通过所述可逆残差模块分别对来自不同输入图像的特征进行正向残差计算，得到对应不同输入图像的第一特征； 通过所述通道细化模块分别对不同输入图像的第一特征进行正向残差计算，得到对应不同输入图像的第二特征； 通过所述转换模块融合不同输入图像的第二特征，得到第三特征； 通过所述通道细化模块对所述第三特征进行反向残差计算得到第四特征； 通过所述可逆残差模块对所述第四特征进行反向残差计算，得到风格化图，所述风格化图为生成的干扰SAR样本； 其中，所述可逆残差模块的正向、反向残差计算使得输出的通道数增多、特征尺寸降低，所述通道细化模块的正向、反向残差计算维持输出的通道数和特征尺寸不变； 计算训练损失的损失函数至少包括风格损失、内容损失、重建损失和相似度损失的加权平均； 所述风格损失衡量所述风格化图和所述风格图之间的风格相似度； 所述内容损失衡量所述风格化图和所述内容图之间的内容相似度； 所述重建损失衡量以所述风格化图作为内容图、以所述内容图作为风格图输入所述风格迁移网络后输出的重建图与内容图之间的灰度相似度； 所述相似度损失衡量所述述风格化图和所述风格图之间的图像亮度、图像对比度和图像结构的相似度。

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