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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种SAR图像飞机目标检测方法、系统及介质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：CN120853063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511296911.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种SAR图像飞机目标检测方法、系统及介质是由马元魁;宋海曼;杨培根;周天照设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR图像飞机目标检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SAR图像飞机目标检测方法、系统及介质，属于SAR图像中的飞机目标检测技术领域；包括以下步骤：获取SAR图像；通过预训练后的SAR图像飞机目标检测模型对未检测的SAR图像进行检测，获得包含飞机类别、置信度、边界框的检测结果；其中，所述SAR图像飞机目标检测模型将原YOLOv8模型中backbone和Neck部分的C2f模块中的Bottleneck结构，替换为一个重参数化卷积RepConv、预设数量个3x3卷积层和一个1x1卷积层构成CSPRELAN模块；所述SAR图像飞机目标检测模型将原YOLOv8模型中Head部分去掉P5检测层；使用CWD蒸馏方法对改进的YOLOv8模型进行压缩；本发明提高了SAR图像飞机目标检测的效率和精度。

本发明授权一种SAR图像飞机目标检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种SAR图像飞机目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取SAR图像； 通过预训练后的SAR图像飞机目标检测模型对未检测的SAR图像进行检测，获得包含飞机类别、置信度、边界框的检测结果；其中，所述SAR图像飞机目标检测模型将原YOLOv8模型中backbone和Neck部分的C2f模块中的Bottleneck结构，替换为一个重参数化卷积RepConv、预设数量个3x3卷积层和一个1x1卷积层构成CSPRELAN模块；所述CSPRELAN模块通过多分支卷积提取冗余特征，将冗余特征融合获得融合特征；所述SAR图像飞机目标检测模型将原YOLOv8模型中Head部分去掉P5检测层； 所述CSPRELAN模块，具体流程为： 将输入特征通过1x1卷积层调整通道数，由Split将输入特征拆分为直传分支与变换分支；变换分支通过RepConv进行结构重参数化卷积，输出变换分支增强特征；变换分支增强特征经预设数量次3x3卷积层堆叠提炼空间语义特征，输出变换分支特征张量；使用1x1卷积层调整变换分支特征张量通道数；直传分支和变换分支特征张量通过ConCat模块进行拼接融合，输出融合特征张量；使用1x1卷积层统一拼接融合特征张量的通道数，输出增强融合的特征。

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