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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法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：CN115049841B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210664345.1，技術領域涉及：G06V10/40；該發明授權基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法是由張雨;任仲樂;侯彪;焦李成;韓祥永;張銳;蘇海波;李永強設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法在說明書摘要公布了：基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法，首先利用圖像變換模型將源域圖像轉化為目標域圖像相近的風格，從而減小源域和目標域的分布差異；再將風格轉換過的源域圖像和未標記的目標域圖像送入對抗自適應網絡，一方面訓練深層網絡學習源域和目標域的特征并進行語義分割，另一方面訓練判別器區分其輸入來自源域還是目標域，反饋引導深層網絡對齊源域和目標域的分布特征；最后用訓練好的模型預測目標域大場景的地物類型，完成單極化高分辨SAR影像像素級地物要素提取；本發明突破標記樣本不足及源域數據與目標域數據分布不一致致使模型推廣性差的瓶頸，提高目標域SAR圖像地物分類的精度和性能。

本發明授權基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法，其特征在于：借助風格遷移上游任務，將源域圖像翻譯為目標域的風格，拉近源域和目標域的分布；并將翻譯的源域以及未標記的目標域數據送入對抗自適應網絡，訓練特征提取器提取源域和目標域的特征并進行分類，訓練域判別網絡來區分特征提取器的輸出是來自源域還是目標域，同時鼓勵特征提取器對齊目標域和源域的輸出分布； 所述的一種基于深度無監督多步對抗域自適應的高分辨SAR圖像地物要素提取方法，包括以下步驟： S1、對源域圖像、目標域圖像進行數據預處理，包括SAR圖像16位轉8位、截斷、裁剪、劃分，數據格式轉換； S2、將預處理后的源域圖像S和目標域圖像T送入圖像翻譯網絡進行風格遷移，獲得翻譯源數據S′； S3、初始化下游任務的分割網絡M及其優化器SGD和域判別網絡D及其優化器Adam；通過訓練域判別網絡D來區分特征提取器的輸出是來自源域還是目標域，同時鼓勵特征提取器對齊目標域圖像和源域圖像的輸出分布，幫助特征提取器學習域不變特征； S4、將翻譯源數據S′及對應標簽Ys以及目標域圖像T送入分割網絡M，得到分割網絡輸出MS和MT，并使用對應標簽YS計算源域的分割損失； S5、將分割網絡M對目標域的輸出MT輸入域判別網絡D，計算其對抗損失并乘以相應系數加入目標域分割損失中更新分割網絡M及其優化器SGD； S6、將分割網絡輸出MS和MT分別送入域判別網絡D計算域分類損失，并更新域判別網絡D及其優化器Adam； S7、重復S4到S6直至達到最大訓練次數，獲得分割網絡M的模型參數； S8、將目標域數據送入訓練好的分割網絡M進行分類，然后使用測試數據增強TTA或條件隨機場CRF進行標簽優化，得到像素級分類結果，給每個類別賦上顏色生成RGB預測結果圖，與真實類標進行比較，并計算每個類別的評估指標Precision、Recall、F1Score，以及整體評估指標OA、kappa、MIoU、FWIoU。

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