遥感光电图像舰船目标识别技术在军民领域均有重要应用,关键点检测是实现舰船目标检测的途径之一,其除了能完成对目标的检测外,还能够给出目标姿态、航向等高级信息。然而舰船成像往往面临目标被云烟雾遮挡甚至部分出视场的情况,影响检测性能,且还面临多种类及快速检测的需求。因此,需研究舰船关键点的抗干扰精确定位和多种类目标实时检测技术。舰船关键部位的识别需要精确地定位关键点,是一种位置敏感的任务。基于热力图的关键点检测方法中,不同分辨率特征图进行融合时,上采样容易导致特征错位,从而影响定位精度。针对此问题,提出了一种基于特征对齐的舰船关键点检测算法,通过可变形卷积进行特征对齐并构建高分辨率多尺度特征对齐融合网络,结合短程偏移场关键点定位与长程偏移关键点关联方法,实现了舰船目标关键点检测与高精度定位。针对干扰条件下目标部分可见或结构不完整时目标难以被精确检出的问题,提出了抗遮挡的基于几何嵌入的关键点检测算法,该算法利用几何嵌入对热力图检出关键点进行关联和修正,并实现部分遮挡或出视场条件下舰船关键点的有效定位,具有较强抗干扰能力。此外,算法采用尺度自适应的损失函数有效平衡了因不同尺度舰船目标对像素误差敏感性不同造成的影响。当前多数关键点检测模型使用大型主干网络,实时性差,且仅能检测单类目标。针对实时性与多种类检测的要求,设计了一种基于几何嵌入的多种类舰船关键点轻量化检测算法,通过定义多目标类型关联的联合热力图和多种类适应的偏移场形式,发展基于聚类的大量样本点关联和基于异常值检测的关键点定位方法,并采用轻量化网络,实现了多种类目标关键点检测与计算资源受限条件下的快速处理。在可见光和红外舰船关键点数据集上对本文提出的上述算法和两种公开算法设计和进行了一系列实验,实验结果验证了本文所提算法的有效性。