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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警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：CN116958792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310867989.5，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警方法是由王英华;李欢;刘俊;刘宏伟设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警方法，涉及雷达目标检测技术领域，解决了现有技术中对目标进行检测时，虚警率较高，且容易出现低质量的检测框，难以对目标进行精准检测的问题；方法包括：获取相互配准的SAR图像和光学遥感图像；将SAR图像输入至训练好的目标检测网络中，得到初步目标检测结果；将光学遥感图像输入至训练好的目标分割网络，得到目标分割结果；将目标检测结果中边界框位置映射至分割图像上，计算处于边界框内部的所有非车辆目标像素点之和，根据一定阈值，去除初步目标检测结果中的虚警。本发明在原有目标检测框架基础上增强了预测特征层的特征表示能力，实现了复杂场景下去除虚警的功能，提升了SAR图像目标检测效果。

本发明授权一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警方法在权利要求书中公布了：1.一种辅助车辆目标检测的去虚警的方法，其特征在于，包括：获取相互配准的SAR图像和光学遥感图像；将所述SAR图像的切片输入至训练好的目标检测网络中，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括：预测特征层对应的分类类别得分和边界框回归位置；其中，所述目标检测网络具体包括：特征提取模块、特征融合模块以及分类回归预测模块；所述特征提取模块用于利用ResNet网络，对所述SAR图像进行特征提取，得到多个网络特征层；所述特征融合模块用于利用多个相同的基于注意力上下文信息的特征融合单元，对所述多个网络特征层进行特征融合，得到融合特征作为预测特征层；所述分类回归预测模块用于利用分类预测单元以及回归预测单元，对所述预测特征层进行分类类别进行评分以及边界框回归位置预测，得到所述预测特征层对应的初始分类类别得分和初始边界框回归位置，并将所述初始分类类别得分和所述初始边界框回归位置整合至所述SAR图像中得到所述分类类别得分和所述边界框回归位置；将所述光学遥感图像的切片输入至训练好的目标分割网络，得到多个切片的分割图像，并对所述多个分割图像进行拼接，得到拼接分割图像；根据所述边界框回归位置，将边界框映射至所述拼接分割图像上，计算所述拼接分割图像中处于所述边界框内部的所有像素点之和，并将所述像素点之和与阈值进行比较，根据比较结果去除所述目标检测结果中的虚警。

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