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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于改进的残差轻量网络的SAR图像舰船尾迹参数估计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：CN116363477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310233958.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进的残差轻量网络的SAR图像舰船尾迹参数估计方法是由丁大志;宗嘉霄;谷继红;丛洲设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的残差轻量网络的SAR图像舰船尾迹参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的残差轻量网络的SAR图像舰船尾迹参数估计方法，该方法首先构建舰船尾迹SAR图像数据集，然后搭建改进的残差轻量网络，在原始ResNet‑18网络的底层引入非局部运算来计算特征不同位置的关联度，增强全局特征感知；通过将3×3卷积过程更新为3×3的逐通道卷积过程与1×1的逐点卷积过程来降低模型参数量；最后通过在全连接层之前增加卷积块注意模块来增强网络顶层相关特征提取能力。该网络用于SAR图像舰船尾迹参数估计，具有一定的精度和模型参数量的优势。

本发明授权基于改进的残差轻量网络的SAR图像舰船尾迹参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的残差轻量网络的SAR图像舰船尾迹参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步：对海面舰船尾迹模型进行建模，将海面舰船尾迹分解为湍流尾迹、开尔文尾迹以及海面模型，然后将三者分别建模后再经过线性叠加得到总的海面舰船尾迹模型； 第二步：设定仿真雷达参数，利用弹跳射线法实现SAR图像快速成像，通过对不同的舰船参数进行仿真来实现构建数据集，并将数据集划分为一定比例的训练集与测试集，以SAR图像作为训练样本的输入，以舰船尾迹的仿真参数作为训练标签，对每张SAR图像标注对应的标签； 第三步：搭建改进的残差轻量网络，将训练样本与训练标签同时送入到网络中进行训练，然后将经过训练的网络用于检测未知SAR样本的舰船参数，同时对估计结果进行精度与参数量的评估；搭建改进的残差轻量网络，步骤如下：对于输入的尾迹SAR图像，首先选择通过7×7的大卷积核来提取底层的特征，该特征包括图像的轮廓、细节以及纹理；在7×7卷积操作之后，引入非局部运算来计算图像中特征不同位置的关联度，增强全局特征感知；然后通过3×3的最大池化，消除非极大值；此后经过4个Conv_x层，每个包括四层3×3普通卷积层，输出通道数分别为64、128、256和512，将四层普通3×3卷积过程更新为3×3的逐通道卷积过程与1×1的逐点卷积过程；随后通过卷积块注意模块来增强网络顶层相关特征提取能力，此后经过平均池化输出512通道数的1×1尺寸特征；最后将其通过一个全连接层FC直接输出舰船参数。

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