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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种舰船目标识别方法、装置、设备、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119206638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411237492.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种舰船目标识别方法、装置、设备、介质及产品是由高贵;刘文西;张晰;姚力波;杨港设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种舰船目标识别方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种舰船目标识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能与合成孔径雷达目标识别领域，该方法包括根据源域SAR舰船图像数据集中的幅度舰船图像以及目标域SAR舰船图像数据集中的SAR舰船相位数据训练S3GAN网络模型；S3GAN网络模型包括进行幅度域到频谱域转换任务的第一生成器网络模型、进行频谱域到幅度域转换任务的第二生成器网络模型以及鉴别器；基于该S3GAN网络模型生成待转换的幅度舰船图像的伪SAR频谱信息；将伪SAR频谱信息以及幅度舰船图像输入至特征融合识别网络中进行特征融合，识别融合图像中的SAR舰船目标，本申请能够提高舰船目标识别精度。

本发明授权一种舰船目标识别方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种舰船目标识别方法，其特征在于，所述舰船目标识别方法包括： 根据源域SAR舰船图像数据集中的幅度舰船图像以及目标域SAR舰船图像数据集中的SAR舰船相位数据训练S3GAN网络模型；所述S3GAN网络模型包括进行幅度域到频谱域转换任务的第一生成器网络模型、进行频谱域到幅度域转换任务的第二生成器网络模型以及鉴别器；其中，所述第一生成器网络模型是基于生成对抗网络U-GAT-IT的特征编码器前增设频谱变换扩充模块构建的；所述第二网络模型是基于生成对抗网络U-GAT-IT的特征编码器前增设多尺度通道综合处理模块构建的；所述频域变换扩充模块用于将单通道或三通道的幅度舰船图像转换为具有富含深层特征的128通道的幅度舰船图像；所述多尺度通道综合处理模块用于将输出图像调整为与输入图像相同的尺度，以在频域层级提取所述输入图像的深度信息； 将待转换的幅度舰船图像输入至训练好的S3GAN网络模型，生成所述待转换的幅度舰船图像的伪SAR频谱信息； 将所述伪SAR频谱信息以及所述源域SAR舰船图像数据集中的幅度舰船图像输入至特征融合识别网络中进行特征融合，识别融合图像中的SAR舰船目标；所述特征融合识别网络是根据源域SAR舰船图像数据集中的幅度舰船图像以及目标域SAR舰船图像数据集中的SAR舰船相位数据训练得到的。

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