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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利一種輔助SAR車輛目標檢測的去虛警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116958792B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310867989.5，技術領域涉及：G06V10/98；該發明授權一種輔助SAR車輛目標檢測的去虛警方法是由王英華;李歡;劉俊;劉宏偉設計研發完成，并于2023-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種輔助SAR車輛目標檢測的去虛警方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種輔助SAR車輛目標檢測的去虛警方法，涉及雷達目標檢測技術領域，解決了現有技術中對目標進行檢測時，虛警率較高，且容易出現低質量的檢測框，難以對目標進行精準檢測的問題；方法包括：獲取相互配準的SAR圖像和光學遙感圖像；將SAR圖像輸入至訓練好的目標檢測網絡中，得到初步目標檢測結果；將光學遙感圖像輸入至訓練好的目標分割網絡，得到目標分割結果；將目標檢測結果中邊界框位置映射至分割圖像上，計算處于邊界框內部的所有非車輛目標像素點之和，根據一定閾值，去除初步目標檢測結果中的虛警。本發明在原有目標檢測框架基礎上增強了預測特征層的特征表示能力，實現了復雜場景下去除虛警的功能，提升了SAR圖像目標檢測效果。

本發明授權一種輔助SAR車輛目標檢測的去虛警方法在權利要求書中公布了：1.一種輔助車輛目標檢測的去虛警的方法，其特征在于，包括：獲取相互配準的SAR圖像和光學遙感圖像；將所述SAR圖像的切片輸入至訓練好的目標檢測網絡中，得到目標檢測結果，所述目標檢測結果包括：預測特征層對應的分類類別得分和邊界框回歸位置；其中，所述目標檢測網絡具體包括：特征提取模塊、特征融合模塊以及分類回歸預測模塊；所述特征提取模塊用于利用ResNet網絡，對所述SAR圖像進行特征提取，得到多個網絡特征層；所述特征融合模塊用于利用多個相同的基于注意力上下文信息的特征融合單元，對所述多個網絡特征層進行特征融合，得到融合特征作為預測特征層；所述分類回歸預測模塊用于利用分類預測單元以及回歸預測單元，對所述預測特征層進行分類類別進行評分以及邊界框回歸位置預測，得到所述預測特征層對應的初始分類類別得分和初始邊界框回歸位置，并將所述初始分類類別得分和所述初始邊界框回歸位置整合至所述SAR圖像中得到所述分類類別得分和所述邊界框回歸位置；將所述光學遙感圖像的切片輸入至訓練好的目標分割網絡，得到多個切片的分割圖像，并對所述多個分割圖像進行拼接，得到拼接分割圖像；根據所述邊界框回歸位置，將邊界框映射至所述拼接分割圖像上，計算所述拼接分割圖像中處于所述邊界框內部的所有像素點之和，并將所述像素點之和與閾值進行比較，根據比較結果去除所述目標檢測結果中的虛警。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。