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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種基于頻域增強與動態掩碼的光學引導SAR目標檢測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：CN120374604B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510842460.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于頻域增強與動態掩碼的光學引導SAR目標檢測方法是由李俊;夏雨蒙;王博;盛慶紅;凌霄;劉祥設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于頻域增強與動態掩碼的光學引導SAR目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于頻域增強與動態掩碼的光學引導SAR目標檢測方法，包括：獲取SAR圖像及對應光學圖像，以預訓練光學檢測模型為教師模型、待訓練SAR模型為學生模型；光學與SAR圖像分別輸入對應模型生成特征圖，通過小波變換分解SAR特征為低頻全局與高頻細節分量，經多尺度卷積與自注意力機制抑制噪聲并增強目標特征；基于地面真值通過動態掩碼模塊生成目標區域掩碼；將增強后SAR特征與光學特征輸入教師模型光學檢測頭，利用跨檢測頭蒸餾策略計算損失；結合檢測損失與蒸餾損失反向傳播訓練學生模型至收斂，能夠有效提升復雜場景下SAR目標檢測精度與實時性。

本發明授權一種基于頻域增強與動態掩碼的光學引導SAR目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于頻域增強與動態掩碼的光學引導SAR目標檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： S1:獲取包含待檢測目標的SAR圖像及對應的光學圖像；選取訓練完成的光學目標檢測模型作為教師模型，待訓練的SAR目標檢測模型作為對應的學生模型； S2：將光學圖像輸入到預訓練的光學目標檢測模型生成光學特征圖，將對應的SAR圖像輸入學生模型形成SAR特征圖； S3：將學生模型產生的SAR特征圖送入頻域增強模塊，所述頻域增強模塊通過離散小波變換將所述SAR特征分解為低頻分量和高頻分量，所述低頻分量經過低頻處理模塊以提取全局結構特征，所述高頻分量經過高頻處理模塊以增強目標邊緣細節特征，兩者經高低頻交互模塊融合以獲得增強后的SAR特征圖； S4：基于地面真值，通過動態掩碼模塊生成用于指導知識傳遞的動態目標區域掩碼，用于調整后續蒸餾損失中目標候選框的權重； S5：將S3中得到的增強SAR特征圖與光學特征圖輸入教師網絡的光學檢測頭，通過跨檢測頭蒸餾策略計算邏輯蒸餾損失； S6:計算包含分類、定位及置信度在內的蒸餾損失和學生模型檢測損失之和，并反向傳播訓練學生模型，直至學生模型參數收斂； S7：將訓練完成的學生模型作為SAR目標檢測模型，可用于部署于星載邊緣計算設備中，實時處理SAR圖像數據，輸出目標檢測結果。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。