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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别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：CN118736411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202410855485.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法是由夏元清;唐君兰;翟弟华;孙中奇;崔冰;张元;詹玉峰;郭泽华;戴荔;潘振华;高寒设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法。本发明采用单独的回归分支对角度进行预测，将角度预测分支与其他分支解耦，实现了对目标角度更加精确和灵活的估计；采用DFL中提出的积分形式表示法对角度和矩形框进行预测，有效提高了预测的准确性，并加强了模型对于目标尺寸和方向变化的敏感性，进一步提升了目标检测任务中的性能；同时，在损失函数设计中新增弧度比，可以直接最小化预测框和真实框之间的角度差异，显著提升了模型在处理旋转目标检测时的收敛速度。本发明不仅提高了模型对旋转目标检测的准确性，还增强了模型对角度变化的适应性，从而在面对复杂背景和多样姿态的目标时，能够提供更为鲁棒的检测性能。

本发明授权一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，构建单阶段无锚框网络；所述网络的Head部位包括角度回归分支、矩形框回归分支和分类分支，其中，角度回归分支用于预测目标的旋转角度；矩形框回归分支用于预测目标位置；分类分支用于预测目标属于各类别的概率；其中，角度回归分支中，使用DFL中提出的积分形式表示法； 步骤2，基于训练集数据对步骤1构建的网络进行训练；其中，损失函数包括分类损失和回归损失； 分类损失中，正样本时，目标的真实类别用预测框和真实框的旋转IoU分数代替；负样本时，则为0； 回归损失包括角度与矩形框回归的DFL，以及旋转框回归损失lossriou；lossriou＝1-RIoU；其中，RIoU为旋转交并比； 其中，IoUr为预测框和真实框之间的重叠率；b和b*分别为预测框和真实框的中心点，ρ2b,b*为两个中心点间的欧式距离；ω和ω*分别为矩形框的弧度预测值和真实值；w和w*分别为预测框和真实框的宽度；h和h*分别为预测框和真实框的高度； 步骤3，基于步骤2训练好的模型，进行SAR图像舰船目标的检测识别。

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