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龙图腾网恭喜北京观微科技有限公司申请的专利SAR遥感图像飞机检测方法、装置、电子设备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：CN119314057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411847241.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权SAR遥感图像飞机检测方法、装置、电子设备及介质是由李玉虎;赵裴;赵刘飞;张多才;汪磊;吕亚龙;韩亚杰;易敏;宁子凡设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本SAR遥感图像飞机检测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及计算机视觉和图像处理技术领域，提供一种SAR遥感图像飞机检测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：预先对改进的ConvNeXt‑v2卷积神经网络结合Yolov10目标检测算法的多检测头进行模型训练，得到SAR遥感飞机检测模型；获取待检测的目标SAR遥感图像；将目标SAR遥感图像输入至训练完成的SAR遥感飞机检测模型中，通过SAR遥感飞机检测模型对所述目标SAR遥感图像进行飞机检测，得到飞机对应的目标飞机旋转框。由此，基于ConvNeXt‑v2和多检测头的方法进行SAR飞机检测有效提升SAR遥感图像中飞机的检测速度和检测准确性，对SAR遥感图像飞机目标快速准确提取具有重要意义。

本发明授权SAR遥感图像飞机检测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种SAR遥感图像飞机检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的目标SAR遥感图像；将所述目标SAR遥感图像输入至训练完成的SAR遥感飞机检测模型中，通过所述SAR遥感飞机检测模型对所述目标SAR遥感图像进行飞机检测，得到飞机对应的目标飞机旋转框；其中，所述SAR遥感飞机检测模型通过以下步骤训练得到：采集多张不同类型飞机的SAR遥感图像并进行图像标注，将标注后的SAR遥感图像划分为训练集、验证集和测试集；基于所述训练集对改进的ConvNeXt-v2卷积神经网络结合Yolov10目标检测算法的多检测头进行模型训练，得到训练后的初始SAR遥感图像飞机检测模型；所述基于所述训练集对改进的ConvNeXt-v2卷积神经网络结合Yolov10目标检测算法的多检测头进行模型训练，得到训练后的初始SAR遥感图像飞机检测模型，包括：通过所述改进的ConvNeXt-v2卷积神经网络提取所述训练集中的SAR遥感图像的不同层次特征；通过BiFPN双向特征金字塔网络采用加权特征融合和跨多尺度连接方法将所述不同层次特征融合；将融合后的特征输入到所述Yolov10目标检测算法的多检测头对应的输入层进行模型训练，得到训练后的初始SAR遥感图像飞机检测模型；通过所述验证集对所述初始SAR遥感图像飞机检测模型进行验证；当对所述初始SAR遥感图像飞机检测模型验证通过时，通过所述测试集对所述初始SAR遥感图像飞机检测模型进行测试，将测试通过的所述初始SAR遥感图像飞机检测模型作为SAR遥感飞机检测模型。

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