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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像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：CN115410079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211075043.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像目标检测方法是由刘扬;王瑞毅;王玖豪;石泽钊;曹珂境;李蕊;张洪霞;党兰学设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像目标检测方法。该方法包括：步骤1：构建深度卷积神经网络，采用合成孔径雷达SAR标注图像对所述深度卷积神经网络进行训练得到面向SAR图像的目标检测模型DCNSAR；步骤2：利用脉冲神经元将所述深度卷积神经网络转化为脉冲神经网络，以所述目标检测模型DCNSAR的权重作为所述脉冲神经网络的初始权重，采用合成孔径声呐SAS标注图像对所述脉冲神经网络进行训练得到面向SAS图像的目标检测模型DSNSAS；步骤3：获取待检测SAS图像，采用所述目标检测模型DSNSAS对所述待检测SAS图像进行滑动检测，对其中的目标进行定位和标注。

本发明授权基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建深度卷积神经网络，采用合成孔径雷达SAR标注图像对所述深度卷积神经网络进行训练得到面向SAR图像的目标检测模型DCNSAR；所述深度卷积神经网络包括主干特征提取网络、加强特征提取网络、分类器和回归器；并将其中步长为2的最大池化层修改为相同步长的卷积层，将其中步长为1的最大池化层删除，将其中的上采样层修改为反卷积层，将其中的Leaky_ReLU激活函数修改为ReLU激活函数，将批标准化层修改为由卷积层和批标准化层组成的融合层； 步骤2：利用脉冲神经元将所述深度卷积神经网络转化为脉冲神经网络，以所述目标检测模型DCNSAR的权重作为所述脉冲神经网络的初始权重，采用合成孔径声呐SAS标注图像对所述脉冲神经网络进行训练得到面向SAS图像的目标检测模型DSNSAS；其中，所述利用脉冲神经元将所述深度卷积神经网络转化为脉冲神经网络，具体包括：将其中的ReLU激活函数替换为脉冲神经元，将其中的平均池化层设置为空间下采样层； 步骤3：获取待检测SAS图像，采用所述目标检测模型DSNSAS对所述待检测SAS图像进行滑动检测，对其中的目标进行定位和标注，具体包括： 步骤3.1：获取待检测SAS图像，对所述待检测SAS图像进行视觉显著性计算得到对应的显著图； 步骤3.2：设定显著值阈值，截取显著图中大于所述显著值阈值的区域并将所述区域作为待检测目标区； 步骤3.3：采用所述目标检测模型DSNSAS对所述待检测目标区进行滑动检测。

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