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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于多分支注意力的SAR船舶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：CN117152626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310989902.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多分支注意力的SAR船舶检测方法是由闵卫东;查铖;韩清;刘倩;项洪越;刘梦雪设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支注意力的SAR船舶检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分支注意力的SAR船舶检测方法，涉及SAR目标检测技术领域，所述检测方法包括以下步骤：通过SRE模块中对原始图像进行去噪处理；通过SRE模块根据最大的船级间方差从背景中提取出所有可能存在船舶的区域，滤除不相关的背景信息，然后利用所提出的MBA模块增强船舶特征在空间域的表达能力，从而提高船舶特征的显著性，最终达到提高SAR船舶检测精度的目的，SRE模块提取SAR图像中可能存在船舶的区域。本发明还通过多分支注意力来增强船舶特征在空间域的表达能力，从而提高船舶特征的显著性，从而提高检测效果。

本发明授权一种基于多分支注意力的SAR船舶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支注意力的SAR船舶检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤： S1：通过SRE模块中对原始图像进行去噪处理； S2：基于Otsu从背景中提取出存在船舶的潜在区域； S3：基于GLO结合全局和局部信息过滤背景信息，过滤掉背景信息的图像是结合MBA模块的检测网络的输入； S4：通过CSPDarknet和MBA模块提取更多特征，特征以从上到下和从下到上的双向形式融合； S5：利用预测头输入三个不同尺度的融合特征得到检测结果； 其中，所述CSPDarknet提取检测网络中的特征，在DarkNet的基础上，将DarkNet残差块改为跨级粒子；将MBA模块嵌入到CSPDarknet中，在不同的分支中使用不同的权重； 所述MBA模块包括抽取单元、转化单元，抽取单元用于从特征图中提取特征，对于给定的输入X，通过提取块提取其特征，RF=EX,we，we是提取模块的参数，RF是输出，通过三个卷积分支并行得到三个不同感受野的特征RF1、RF2和RF3，三个分支的卷积核分别为1×1,3×3和5×5，激活函数是Relu，计算表达式为：然后通过Add操作将三个分支的输出进行融合，计算表达式为：； 所述转化单元用于对提取出来的特征进行处理，并将特征转换到非线性注意空间中，表示为W=TRF,wt，其中wt为变换操作的参数，W为模块的输出，W=[W1,W2,W3]，W中每个元素的宽度和高度与RF相同，融合模块将注意力图输出与原始卷积块进行融合，输出表达式为：其中i是W的索引，X'是融合的特征映射。

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