买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多尺度残差融合Transformer和空间-通道注意力机制的合成孔径雷达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：CN120783179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510839808.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于多尺度残差融合Transformer和空间-通道注意力机制的合成孔径雷达图像目标检测方法是由吴衡;郝卓凝;罗劭娟设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度残差融合Transformer和空间-通道注意力机制的合成孔径雷达图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度残差融合Transformer和空间‑通道注意力机制的合成孔径雷达图像目标检测方法，方法包括：步骤S1、使用合成孔径雷达图像目标检测系统生成合成孔径雷达图像数据集；步骤S2、将所述合成孔径雷达图像数据集输入深度神经网络的结构进行训练，得到训练好的深度神经网络；步骤S3、将待测合成孔径雷达图像输入所述训练好的深度神经网络中，得到合成孔径雷达图像目标检测结果。本发明使用空间‑通道注意力模块采用双分支注意力机制，强化全局上下文与局部细节的协同表达，增强上下文感知能力以抑制背景干扰。本发明使用残差融合Transformer模块采用残差融合与特征金字塔注入的结构，增强特征表达。

本发明授权一种基于多尺度残差融合Transformer和空间-通道注意力机制的合成孔径雷达图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度残差融合Transformer和空间-通道注意力机制的合成孔径雷达图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、使用合成孔径雷达图像目标检测系统生成合成孔径雷达图像数据集； 步骤S2、将所述合成孔径雷达图像数据集输入深度神经网络的结构进行训练，得到训练好的深度神经网络； 所述深度神经网络的结构包括骨架网络、混合编码器和解码器； 所述合成孔径雷达图像数据集输入所述骨架网络提取不同分辨率的特征图； 混合编码器用于将所述特征图整合细节特征，得到细节特征； 所述解码器基于所述细节特征生成序列化内存特征，将所述序列化内存特征经过多层残差融合Transformer预测边界框坐标； 步骤S3、将待测合成孔径雷达图像输入所述训练好的深度神经网络中，得到合成孔径雷达图像目标检测结果； 所述骨架网络具体包括： 所述合成孔径雷达图像数据集中的合成孔径雷达图像输入骨架网络中的卷积层后进行最大池化，得到最大池化结果； 将所述最大池化结果输入多感受野模块中进行特征增强； 将特征增强后的特征图分别进行局部特征提取和上下文提取，将局部特征和上下文信息进行维度拼接并加权融合，得到融合特征； 得到融合特征的过程具体为： 将特征增强后的特征图进行逐点卷积，得到压缩通道维度后的特征图； 将所述压缩通道维度后的特征图输入第一支路进行局部特征提取： ； 其中，X为输入特征图，PConv为1×1卷积，为3×3深度可分离卷积； 将所述压缩通道维度后的特征图输入第二支路进行上下文信息提取： ； 其中，为扩张率为5的3×3深度可分离卷积； 将局部特征和上下文信息进行通道维度拼接和加权融合后，得到融合特征output： ； 其中，为缩放因子，为全连接，为残差连接，为激活函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510062 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。