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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于解耦与重构学习的SAR真假目标鉴别与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：CN116778225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310523139.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于解耦与重构学习的SAR真假目标鉴别与目标识别方法是由邹斌;秦江;张腊梅设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解耦与重构学习的SAR真假目标鉴别与目标识别方法在说明书摘要公布了：基于解耦与重构学习的SAR真假目标鉴别与目标识别方法，属于遥感图像处理技术领域。本发明主要针对真假目标鉴别与目标识别困难的问题，构建了一种基于解耦与重构学习的SAR真假目标识别方法，实现虚假关联特征与目标类别关联特征解耦合，进而促进真假目标鉴别与目标识别应用。本发明首先通过仿真的方式得到虚假目标，结合真实目标数据构建真假目标数据集，进而构建卷积自编码器作为真假目标特征提取与重构学习的主干网络，并基于主干网络构建解耦与重构学习模型，经过模型训练，得到解耦合后的虚假关联特征与类别关联特征，保证解耦合特征的稀疏性与完整性，提高特征对噪声的鲁棒性，进而实现高精度的真假目标鉴别与目标识别。

本发明授权基于解耦与重构学习的SAR真假目标鉴别与目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦与重构学习的SAR真假目标鉴别与目标识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤一：准备真假SAR目标切片数据集，利用高分辨率的SAR数据作为真实目标模板，使用仿真生成该模板对应的虚假目标图像，虚假目标标签为1，真实目标标签为0； 步骤二：数据集划分与预处理，根据准备好的真假SAR图像数据集，按照一定的比例对每个类别的真假目标样本分别划分训练集与测试集，真假目标图像划分训练集与测试集的比例相同，将所有图像切片中心剪裁为相同大小，并使用统一的格式进行储存； 步骤三：构建卷积自编码器模型，该模型主体结构包含编码器和解码器结构，其中编码器结构用于目标的潜在特征提取，而解码器结构通过将潜在特征重建为原始图像，以保证提取的特征具有信息完整性； 步骤四：基于构建的卷积自编码器模型，构建解耦与重构学习模型，为了分别提取虚假关联特征与类别关联特征，在特征独立性与信息完整性准则下，构建真假目标鉴别损失，目标识别损失，解耦损失与重构损失，使用训练数据联合优化这四类损失函数实现解耦与重构学习，进而训练得到最优的模型权重； 步骤五：利用训练好的模型权重实现真假目标鉴别与目标识别，丢弃解码器结构，利用编码器结构对输入SAR图像目标进行深度特征提取，进而对提取到的深度特征进行特征解耦得到虚假关联特征和类别关联特征，实现真假目标鉴别与目标识别，最后使用目标识别率和虚假目标识别率来评价性能。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。