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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于電磁特性和深度學習的SAR目標識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116051994B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310042158.4，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于電磁特性和深度學習的SAR目標識別方法及裝置是由計科峰;封斯嘉;張思乾;王福來;馬曉杰;張琳彬設計研發完成，并于2023-01-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于電磁特性和深度學習的SAR目標識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于電磁特性和深度學習的SAR目標識別方法及裝置，所述方法包括：通過利用ASC模型提取SAR目標散射中心，并在此基礎上構建目標部件模型；其次針對目標原始圖像和目標部件圖像，利用特征提取骨干網絡分別提取特征向量，并利用部件注意力單元進行部件特征融合，然后針對融合后特征向量，利用卷積層進行分類輸出，得到最終的分類結果。本方法結合目標電磁特性可以得到更穩健的目標分類算法，并且結合部件注意力機制對目標及部件特征進行提取的方法使得可對每個目標分類結果進行部件重要性的量化推導，提高深度學習算法可解釋性。

本發明授權基于電磁特性和深度學習的SAR目標識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于電磁特性和深度學習的SAR目標識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待進行目標識別的SAR目標圖像； 利用屬性散射中心模型提取所述SAR目標圖像的多個單個散射中心，并根據多個所述單個散射中心進行計算得到多個目標部件圖像，具體的，根據各所述單個散射中心的多個參數進行計算，得到參數集的聚類中心，對多個所述單個散射中心進行劃分，得到不同的散射中心集合，對每個所述散射中心集合根據所述聚類中心進行計算，重構出對應的目標部件頻域圖像，再對所述目標部件頻域圖像進行二維傅里葉逆變換，得到目標找中各部件的目標部件圖像； 將所述SAR目標圖像以及各目標部件圖像輸入特征提取骨干網絡中，分別提取對應的目標特征向量以及多個部件特征向量； 利用部件注意力單元將所述目標特征向量以及多個部件特征向量進行融合，得到融合特征矩陣，其中，在對所述目標特征向量以及多個部件特征向量進行融合時，將目標特征向量每個通道的特征分別與各部件特征向量進行加權計算，得到對應各通道的融合特征向量，由所有通道的融合特征向量構成所述融合特征矩陣，其中，將目標特征向量每個通道的特征分別與各部件特征向量進行加權計算，得到對應各通道的融合特征向量采用以下公式： 在以上公式中，表示第n個通道的特征，表示第個部件特征向量，為劃分的目標部件圖像總數，表示部件特征維度，表示Softmax函數，表示部件權重，表示第m個通道的融合特征向量； 利用卷積層對所述融合特征矩陣進行目標分類，并根據分類結果對所述SAR目標圖像中的目標進行識別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。