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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國電子科技集團公司第十研究所申請的專利一種SAR目標(biāo)檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116543263B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310551920.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種SAR目標(biāo)檢測方法及裝置是由葛雨辰;吳元設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-05-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種SAR目標(biāo)檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開一種SAR目標(biāo)檢測方法及裝置，將SAR、HRRP樣片數(shù)據(jù)通過各自的編碼器歸一化映射至同一特征空間，對未標(biāo)注的原始SAR圖像進行全圖均勻切塊，對切塊區(qū)域進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)得到SAR全圖變分自編碼機模型，對量子化嵌入詞典進行優(yōu)化使得部分詞條聚焦為目標(biāo)詞條，利用對比學(xué)習(xí)、重建學(xué)習(xí)以及三元組學(xué)習(xí)進行多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練獲得模型訓(xùn)練權(quán)重,最后對待檢測的原始SAR圖像進行全圖均勻切塊并輸入至變分自編碼機，將映射到目標(biāo)類別的量子化詞嵌入字典的圖像塊進行輸出，獲取潛在目標(biāo)位置。通過變分自編碼機將冗余的SAR圖像像素級信息處理量化到離散的特征空間以獲取低維度目標(biāo)特征共性，降低目標(biāo)所處場景對檢測算法的干擾，提升目標(biāo)檢測泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)一種SAR目標(biāo)檢測方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種SAR目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述方法包括： S1、將先驗對齊的SAR樣片數(shù)據(jù)和HRRP樣片數(shù)據(jù)分別通過各自的SAR編碼器和HRRP編碼器歸一化映射至同一特征空間； S2、對未標(biāo)注的原始SAR圖像進行全圖均勻切塊，通過SAR編碼器、量子化嵌入詞典、SAR圖像解碼器對切塊區(qū)域構(gòu)建基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的SAR全圖變分自編碼機模型； S3、將SAR樣片和或HRRP樣片經(jīng)過各自的SAR編碼器和或HRRP編碼器編碼后輸入所述SAR全圖變分自編碼機模型，對所述量子化嵌入詞典進行優(yōu)化，使得部分詞條聚焦為目標(biāo)詞條，所述SAR樣片包括SAR樣片數(shù)據(jù)，所述HRRP樣片包括HRRP樣片數(shù)據(jù)； S4、利用S1的對比學(xué)習(xí)、S2的重建學(xué)習(xí)以及S3的三元組學(xué)習(xí)進行多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練獲得模型訓(xùn)練權(quán)重,對所述SAR全圖變分自編碼機模型訓(xùn)練得到多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的變分自編碼機； S5、對待檢測的原始SAR圖像進行全圖均勻切塊并輸入至所述多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的變分自編碼機，將映射到目標(biāo)類別的量子化詞嵌入字典的圖像塊進行輸出，獲取潛在目標(biāo)位置。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國電子科技集團公司第十研究所，其通訊地址為：610000 四川省成都市金牛區(qū)茶店子?xùn)|街48號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。