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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于统计特性和结构特性融合的SAR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：CN115761527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211562246.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于统计特性和结构特性融合的SAR图像目标检测方法是由文载道;杨涛;刘准钆;潘泉设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于统计特性和结构特性融合的SAR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统计特性和结构特性融合的SAR图像目标检测方法，利用CFAR检测器和Faster‑RCNN检测网络交替迭代对待识别SAR图像进行目标识别，直至满足交替迭代终止条件，得到待识别SAR图像的目标识别结果；本发明将CFAR检测器和Faster‑RCNN检测网络进行融合，根据CFAR检测器获得大量虚警边界框，通过像素级到目标级的融合计算，得到边界框软标注，以Faster‑RCNN检测网络为基础训练框架，并将Faster‑RCNN检测网络输出的边界框作为CFAR检测器的保护区尺寸，减少杂波样本中混入目标样本，使统计分布模型参数估计更加准确。

本发明授权一种基于统计特性和结构特性融合的SAR图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于统计特性和结构特性融合的SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用CFAR检测器和Faster-RCNN检测网络交替迭代对待识别SAR图像进行目标识别，直至满足交替迭代终止条件，得到所述待识别SAR图像的目标识别结果； 其中，利用CFAR检测器输出的目标识别结果训练所述Faster-RCNN检测网络，利用所述Faster-RCNN检测网络输出的边界框作为所述CFAR检测器的保护区尺寸； 利用CFAR检测器输出的目标识别结果训练所述Faster-RCNN检测网络包括： 将CFAR检测器输出的目标识别结果作为权重加入到Faster-RCNN检测网络的二分类交叉熵损失函数中； 利用CFAR检测器对待识别SAR图像进行目标识别包括： 将待识别SAR图像中相连的目标像素进行组合，得到第一目标框； 将所述第一目标框按比例放大，得到第二目标框； 得到第二目标框之后还包括： 将所述第二目标框内的所有像素的置信度融合，得到第二目标框的置信度； 利用CFAR检测器输出的目标识别结果训练所述Faster-RCNN检测网络： 以所述第二目标框的置信度作为所述CFAR检测器输出的目标识别结果。

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