买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种开放条件下的未知类型目标识别方法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：CN115393628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210917882.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种开放条件下的未知类型目标识别方法是由董刚刚;耿晓静;夏子恒;刘宏伟设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种开放条件下的未知类型目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种开放条件下的未知类型目标识别方法，提出使用不同类别的样本在分类网络的输入层或者中间隐藏层进行随机组合，生成未知类别样本的方法，针对性地在合成孔径雷达目标识别问题中，实现对未知目标的准确判识，具体包括随机裁剪拼接和随机线性插值两种技术路线。本发明提出的方法中生成未知类目标所需要的计算量简单，而且不需要依赖于大量的训练样本即可实现理想的识别效果。本发明提出的方法可借助新生成的未知类样本将决策边界推向其对应的聚类，紧凑类内间距。

本发明授权一种开放条件下的未知类型目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种开放条件下的未知类型的目标识别方法，其特征在于，所述未知类型的目标识别方法包括： 步骤1、获取第一训练目标集，所述第一训练目标集包括K类已知类型的目标，所述第一训练目标集为SAR图像训练集； 步骤2、对所述第一训练目标集进行数据增强预处理，以得到第二训练目标集； 步骤3、从所述第二训练目标集中选取n类来自不同类型的大小为B的目标数据，并对该n类的目标数据调整n次顺序得到的n个不同排列方式的输入数据，以基于对所述n个不同排列方式的输入数据的拼接结果得到未知目标源数组，其中，2≤n≤K； 步骤4、将所述未知目标源数组输入至分类神经网络，以利用随机裁剪拼接或者随机线性插值处理所述未知目标源数组，得到未知类型目标； 步骤5、将所述未知类型目标和所述第二训练目标集输入到待训练的分类神经网络对分类神经网络进行训练，得到损失函数收敛后的K+1类分类模型； 步骤6、迭代地将验证数据集输入至K+1类分类模型中，最后将经过全连接层的输出激活向量作Softmax归一化处理，得到输出概率分数，验证数据集中的每个数据对应的输出概率分数中的最大值作为该数据的最大概率输出值；，将验证数据集中所有数据对应的最大概率输出值按照从小到大的顺序排序，基于第一预设位置从排序后的最大概率输出值中选择一个最大概率输出值作为阈值ε1；将验证数据集中所有数据对应的第K+1类下的输出概率分数按照从小到大的顺序排序，基于第二预设位置从排序后的输出概率分数中选择一个作为阈值ε2； 步骤7、将待识别的目标输入至所述K+1类分类模型，得到所述待识别的目标的最大概率输出值，以根据所述待识别的目标的最大概率输出值和所述阈值ε1的关系以及目标在第K+1类别上的输出概率分数与阈值ε2的关系确定所述待识别的目标的识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。