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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利SAR图像目标检测模型、方法、电子设备及存储介质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：CN121564556B 。

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：202610077746.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权SAR图像目标检测模型、方法、电子设备及存储介质是由徐杨;罗德艳;刘玥琪;姜娇;余志河;刘子意;李铭轩设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本SAR图像目标检测模型、方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了SAR图像目标检测模型、方法、电子设备及存储介质，属于SAR图像目标检测领域，以YOLO11作为基线网络，YOLO11包括主干特征提取网络、颈部特征融合网络和检测头，主干特征提取网络由LSConv与Rep_C3k2交替堆叠而成。采用上述SAR图像目标检测模型、方法、电子设备及存储介质，通过LSConv+Rep_C3k2轻量化主干网络、MHMC_C3k2多尺度特征融合颈部、ELA注意力检测头的三阶架构设计，高效平衡了SAR图像目标检测的精度、推理速度与抗地物干扰、散斑噪声能力。

本发明授权SAR图像目标检测模型、方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.SAR图像目标检测模型，以YOLO11作为基线网络，YOLO11包括主干特征提取网络、颈部特征融合网络和检测头，其特征在于：主干特征提取网络由LSConv与Rep_C3k2交替堆叠而成，其中，LSConv由大核感知子模块和小核聚合子模块组成，且大核感知子模块对输入的SAR特征图首先通过1×1逐点卷积将特征图的通道数降低到C2，然后应用7×7大核深度可分离卷积在感知区域上提取上下文信息，最后通过1×1卷积生成用于小核聚合的上下文自适应权重；小核聚合子模块将输入特征图的通道分为G组，每组CG个通道共享聚合权重，利用大核感知子模块生成的上下文自适应权重对小核邻域内的特征进行动态聚合，再使用3×3小核动态卷积进行特征聚合，最终输出聚合特征图； Rep_C3k2包括通道预聚合子模块、特征切分子模块、多分支处理子模块和特征拼接融合子模块； 通道预聚合子模块采用1×1卷积层对LSConv输出的聚合特征图的通道信息进行初步聚合，压缩通道维度以减少后续计算量； 特征切分子模块用于将经通道预聚合子模块输出的特征图按通道数等分为A、B两部分，其中A部分直接传递至特征拼接融合子模块，用于保留浅层基础特征；B部分输入多分支处理子模块； 多分支处理子模块用于对B部分特征图采用RepConv多分支结构处理，以在训练阶段提取深层特征；在推理阶段，通过结构重参数化将多分支等效为单分支结构，消除多分支带来的额外计算开销，输出深层处理特征图； 特征拼接融合子模块用于对深层处理特征图进行第二次特征切分，得到C部分和D部分，再将A部分、C部分、D部分按通道维度拼接，实现深层特征与浅层特征的融合，得到多尺度特征集； 颈部特征融合网络采用自上而下-自下而上的双向特征金字塔结构，颈部特征融合网络包括特征传递路径子模块和MHMC_C3k2子模块，其中，特征传递路径子模块分为自上而下路径和自下而上路径，形成双向特征交互链路； MHMC_C3k2子模块嵌入于特征传递路径的拼接节点处，其包括： 特征分支切分子单元：用于对高层特征图与中层特征图拼接后的初步融合特征图，按通道数等分为a、b两个分支，其中a分支传递至特征拼接与通道聚合单元，b分支传递至多尺度卷积处理子单元； 多尺度卷积处理子单元：用于对b分支进行多尺度特征提取，形成包含多尺度信息的特征子集； 维度重排与合并单元：用于对多尺度信息的特征子集进行维度重排，将不同尺度的特征维度统一为相同格式后，进行通道合并，得到整合多尺度信息的合并特征图； 特征拼接与通道聚合单元：用于将a分支与合并特征图进行通道拼接，再通过1×1逐点卷积层进行通道聚合，最终输出三尺度优化特征图； 对应三尺度优化特征图的尺度分别设置三个并行的ELA_Detect检测头，ELA_Detect检测头包括ELA注意力子模块、特征优化子模块和目标预测子模块； ELA注意力子模块：用于针对三尺度优化特征图的单尺度优化特征图，通过空间条带池化以及局部交互生成空间注意力图； 特征优化子模块：用于将颈部特征融合网络输出的优化特征图与ELA注意力子模块生成的空间位置注意力图进行逐元素相乘，得到经注意力加权的增强特征图； 目标预测子模块：用于基于增强特征图完成目标类别与边界框的预测。

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