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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍軍事航天部隊(duì)航天工程大學(xué)申請(qǐng)的專利基于低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法和裝置獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120294719B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510766411.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S7/41；該發(fā)明授權(quán)基于低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法和裝置是由何永華;潘奧祥;李永剛;王佳豪;朱衛(wèi)綱;曲衛(wèi);邱磊;楊君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法和裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了一種基于低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法和裝置，涉及雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域。該方案對(duì)卷積模塊中二維卷積核的卷積核權(quán)重張量進(jìn)行CP分解，獲得低秩卷積模塊；CP分解的分解秩根據(jù)Kruskal唯一性理論和低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行設(shè)備的算力確定；對(duì)全連接模塊的全連接層權(quán)重矩陣進(jìn)行矩陣分解，獲得低秩全連接模塊；矩陣分解的分解秩根據(jù)全連接模塊輸入特征維度和輸出特征維度確定；采用低秩卷積模塊和低秩全連接模塊替換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積模塊和全連接模塊，獲得低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；采集目標(biāo)特征參數(shù)，輸入低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。使用本發(fā)明能夠在極大壓縮模型參數(shù)量的情況下保持較小的性能損失。

本發(fā)明授權(quán)基于低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，包括： 步驟1：設(shè)計(jì)低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 設(shè)計(jì)低秩卷積模塊：對(duì)卷積模塊中二維卷積核的卷積核權(quán)重張量進(jìn)行CP分解，獲得低秩卷積模塊；其中，根據(jù)Kruskal唯一性理論和低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行設(shè)備的算力，確定CP分解中卷積核權(quán)重張量的分解秩，包括： 根據(jù)Kruskal唯一性理論確定第一分解秩：卷積核權(quán)重張量為4階張量，根據(jù)Kruskal唯一性理論推導(dǎo)第一分解秩滿足以下條件： 其中，為二維卷積核輸出通道數(shù)；為二維卷積核輸入通道數(shù)；為二維卷積核中的卷積核高度和寬度，高度與寬度相同； 根據(jù)低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行設(shè)備的算力確定最大值秩：低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行設(shè)備的算力越低，則需要更高的壓縮倍數(shù)，選擇越小；低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行設(shè)備的算力越高，則選擇越大； 以第一分解秩和最大值秩的最小值，作為卷積核權(quán)重張量的分解秩； 設(shè)計(jì)低秩全連接模塊：對(duì)全連接模塊的全連接層權(quán)重矩陣進(jìn)行矩陣分解；根據(jù)全連接模塊輸入特征維度和輸出特征維度，確定全連接層權(quán)重矩陣的分解秩；通過矩陣分解獲得低秩全連接模塊； 采用所述低秩卷積模塊和所述低秩全連接模塊，替換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積模塊和全連接模塊，獲得低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟2：訓(xùn)練低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在不進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)值預(yù)訓(xùn)練的情況下，采用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟3：采集目標(biāo)特征參數(shù)，輸入訓(xùn)練好的低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，低秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國人民解放軍軍事航天部隊(duì)航天工程大學(xué)，其通訊地址為：101416 北京市懷柔區(qū)雁棲鎮(zhèn)八一路一號(hào)；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)”。