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中国人民解放军国防科技大学刘永祥获国家专利权

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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于对比学习的地面目标SAR图像鲁棒识别方法及装置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:CN115187862B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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:202210827886.1,技术领域涉及:G06V20/10;该发明授权基于对比学习的地面目标SAR图像鲁棒识别方法及装置是由刘永祥;杨威;李玮杰;张双辉;张文鹏;沈亲沐设计研发完成,并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

基于对比学习的地面目标SAR图像鲁棒识别方法及装置在说明书摘要公布了:本申请涉及一种基于对比学习的地面目标SAR图像鲁棒识别方法及装置。所述方法包括:对雷达目标二维图像进行灰度增强,得到SAR灰度图像;将SAR灰度图像划分为训练集和测试集,对训练集进行随机数据增强和归一化处理,得到同一样本的不同正例样本;构建鲁棒识别模型;鲁棒识别模型包括双层卷积、胶囊网络和对比学习模块;利用不同正例样本对鲁棒识别模型进行训练,得到训练好的鲁棒识别模型;根据训练好的鲁棒识别模型对测试集进行识别,得到识别结果。采用本方法能够提高雷达地面目标的识别准确率。

本发明授权基于对比学习的地面目标SAR图像鲁棒识别方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于对比学习的地面目标SAR图像鲁棒识别方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待识别的雷达目标二维图像; 对所述雷达目标二维图像进行灰度增强,得到SAR灰度图像; 将所述SAR灰度图像划分为训练集和测试集,对所述训练集进行随机数据增强和归一化处理,得到同一样本的不同正例样本; 构建鲁棒识别模型;所述鲁棒识别模型包括双层卷积、胶囊网络和对比学习模块; 利用所述不同正例样本对所述鲁棒识别模型进行训练,得到训练好的鲁棒识别模型; 根据所述训练好的鲁棒识别模型对所述测试集进行识别,得到识别结果; 所述胶囊网络包括初始胶囊层和路由胶囊层;利用所述不同正例样本对所述鲁棒识别模型进行训练,得到训练好的鲁棒识别模型,包括: 利用所述双层卷积对所述不同正例样本进行目标信息提取,得到多尺度目标特征; 将所述多尺度目标特征输入所述胶囊网络进行特征转换,得到空间特征;所述空间特征为正例特征; 根据所述对比学习模块的投影层与预测层对所述空间特征进行正例特征计算,得到不对称的正例特征;利用不对称的正例特征构建对比学习损失函数; 利用所述对比学习损失函数和胶囊网络的损失函数对所述鲁棒识别模型进行训练,得到训练好的鲁棒识别模型。

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中国人民解放军国防科技大学,其通讯地址为:410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。

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