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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法及系统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：CN119846585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510052288.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法及系统是由蒲巍;王重淞;尚元哲;王雯璟;宋月;刘欣远;武俊杰;黄钰林;杨海光;杨建宇设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法及系统，涉及雷达检测技术领域，其中，该基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法包括：利用二维非归一化的高斯密度函数定义飞机目标；基于FPN设计的SFP结构，先利用DSM和AEM实现对背景干扰的抑制并利用注意力机制实现特征增强；然后，将浅层的细节信息与深层的丰富语义特征进行融合；最后，将不同尺度的特征进行融合，以得到综合特征；基于所提取的综合特征，结合ADL和Floss损失函数，通过检测头得到检测结果。本发明的基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法能够有效地解决现有相关技术中飞机检测精度不足的问题。

本发明授权一种基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊损失的SAR图像飞机检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：利用二维非归一化的高斯密度函数定义飞机目标； 步骤S2：基于FPN设计的SFP结构，先利用DSM和AEM实现对背景干扰的抑制并利用注意力机制实现特征增强；然后，将浅层的细节信息与深层的丰富语义特征进行融合；最后，将不同尺度的特征进行融合，以得到综合特征； 步骤S3：基于步骤S2所提取的综合特征，结合ADL和Floss损失函数，通过检测头得到检测结果； 其中，所述SFP结构包括： 向飞机目标细节的浅层特征图中融入深层的语义信息，其中，增强特征满足： 其中，表示骨干网络提取的特征，和分别表示差分抑制模块和显著特征金字塔，表示增强后的特征图，表示上采样模块； 聚合特征被表示为： 式中，为聚合特征后的特征，为卷积核为3的卷积层，为线性插值函数； 随后，将不同尺度的特征图通过内插方式统一至图像的原始分辨率； 最后，利用三个可学习参数来权衡不同尺度特征，进而生成最终的飞机检测密度图： 式中，为网络输出的特征密度图，、和为可学习参数，为上一级聚合后的特征图。

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