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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种SAR图像目标检测、识别方法及相关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：CN116206186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310212016.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种SAR图像目标检测、识别方法及相关装置是由黄磊;范泽康;司璀琪;赵博;赵晓锦设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR图像目标检测、识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SAR图像目标检测、识别方法及相关装置，通过先将训练样本集的若干样本SAR图像输入预设神经网络模型，得到各样本SAR图像的预测边界框；再根据各样本SAR图像的预测边界框和真实边界框，确定各样本SAR图像的第一张量和第二张量，从而根据各样本SAR图像的第一张量和第二张量进行损失计算，确定训练样本集的尺度损失，以基于尺度损失对预设神经网络模型进行模型参数调整，以得到目标检测模型。该目标检测模型能够关注预测边界框的宽高尺寸信息，从而使得通过目标检测模型确定待识别SAR图像的预测边界框能够更加准确，有效提高了SAR图像目标检测的准确度。

本发明授权一种SAR图像目标检测、识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述SAR图像目标检测方法包括： 将训练样本集的若干样本SAR图像输入预设神经网络模型，得到各所述样本SAR图像的预测边界框； 其中，所述若干包括至少一个； 根据各所述样本SAR图像的预测边界框和真实边界框，确定各所述样本SAR图像的第一张量和第二张量； 其中，所述第一张量为根据所述预测边界框的宽度和高度点乘得到，所述第二张量为根据所述真实边界框的宽度和高度点乘得到； 根据各所述样本SAR图像的所述第一张量和所述第二张量进行损失计算，确定所述训练样本集的尺度损失； 所述根据各所述样本SAR图像的所述第一张量和所述第二张量进行损失计算，确定所述训练样本集的尺度损失，具体包括： 通过二分类交叉熵损失函数，根据各所述样本SAR图像的所述第一张量和所述第二张量进行损失计算，得到所述训练样本集的尺度损失； 基于所述尺度损失对所述预设神经网络模型进行模型参数调整，以得到目标检测模型； 通过所述目标检测模型确定待识别SAR图像的预测边界框； 所述基于所述尺度损失对所述预设神经网络模型进行模型参数调整，以得到目标检测模型，具体包括： 获取所述预设神经网络模型的分类损失、定位损失以及置信度损失； 其中，所述分类损失为根据各所述样本SAR图像中目标对象的预测类别和真实类别得到； 所述定位损失和所述置信度损失为根据各所述样本SAR图像的预测边界框和真实边界框得到； 根据所述预设神经网络模型的所述分类损失、所述定位损失、所述置信度损失以及所述尺度损失，确定所述预设神经网络模型的总损失； 根据所述总损失对所述预设神经网络模型进行模型参数调整，以得到已训练的目标检测模型； 所述根据所述预设神经网络模型的所述分类损失、所述定位损失、所述置信度损失以及所述尺度损失，确定所述预设神经网络模型的总损失，具体包括： 在预设取值范围内，确定所述预设神经网络模型对应的尺度权重值； 根据所述尺度权重值，对所述尺度损失进行加权，得到加权后的尺度损失； 基于所述加权后的尺度损失、所述定位损失、所述置信度损失以及所述分类损失，确定所述预设神经网络模型的总损失； 将所述尺度权重值及其对应的检测任务进行存储，以便后续相同检测任务进行调用； 所述在预设取值范围内，确定所述预设神经网络模型的尺度权重值，具体包括： 在所述预设取值范围内按照预设间隔，选取多个预设参数值； 根据各所述预设参数值分别对所述尺度损失进行加权，得到多个初始加权尺度损失； 基于各所述初始加权尺度损失对所述预设神经网络模型进行模型参数调整，得到多个调整后的预设神经网络模型； 获取验证样本集，分别确定各所述调整后的预设神经网络模型的预测精确度； 将最大的所述预测精确度对应的预设参数值，作为所述预设神经网络模型对应的尺度权重值； 根据预测边界框和真实边界框的位置信息，确定所述预测边界框与对应的真实边界框的相似度，在所述相似度大于预设阈值时判定所述预测边界框与对应的真实边界框相同； 根据验证训练集中与对应的真实边界框相同的预测边界框的数量，确定该调整后的预设神经网络模型的预测精确度。

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