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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船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：CN115205705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210872022.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法是由高贵;张川;白琪林;姚力波;张晰;段定峰;刘涛;李恒超设计研发完成，并于2022-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法，包括：S1、对全极化SAR图像进行预处理，获取全极化SAR图像的极化特性数据；S2、构建极化特性驱动的卷积神经网络，将极化特性数据输入主干网络和密集结构提取极化特性数据中包含的极化特性，并在特征金字塔中进行多尺度融合，所述主干网络和密集结构用于网络中上下文特征重用；S3、按照预设的训练参数和损失函数，对极化特性驱动的卷积神经网络进行训练形成全极化SAR图像目标检测网络，并利用训练好的极化特性驱动的全极化SAR图像目标检测网络执行全极化SAR图像舰船检测和指标评估。本发明能够有效的提升场景中小目标的检测能力以及在强散射背景下能够有效的检测出舰船。

本发明授权一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极化特性驱动的全极化SAR图像舰船检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对全极化SAR图像进行预处理，获取全极化SAR图像的极化特性数据； S2、构建极化特性驱动的卷积神经网络，将极化特性数据输入主干网络和密集结构提取极化特性数据中包含的极化特性，并在特征金字塔中进行多尺度融合，所述主干网络和密集结构用于网络中上下文特征重用； S3、按照预设的训练参数和损失函数，对极化特性驱动的卷积神经网络进行训练形成全极化SAR图像目标检测网络，并利用训练好的极化特性驱动的全极化SAR图像目标检测网络执行全极化SAR图像舰船检测和指标评估； 所述步骤S1具体包括以下步骤： S10、利用极化散射矩阵S求取全极化SAR图像中的波极化各项异性； S11、利用全极化SAR图像的协方差矩阵进行四分量分解，分别得到镜面散射、双跳散射、体散射和螺旋散射的功率值； S12、利用波极化各向异性和散射模型的功率值求取输入网络的极化特性数据。

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