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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类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：CN119625393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411686726.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法是由王磊;朱升辉;洪汉玉;时愈;马雷;彭令目设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法，包括：获取极化SAR影像的极化相干矩阵序列，并从中提取待分类像素的邻域窗口四维数据；利用两个3D卷积块提取极化SAR影像的低级特征表示；建立极化角与空间局部特征提取网络架构，分别提取极化角和空间的局部特征；以transformer编码层为基础架构，建立极化角与空间全局特征提取及融合网络架构，以分别学习极化角与空间的全局特征以及进行全局特征融合；利用3D池化层与3D卷积块的组合对全局特征融合图进行下采样与高级特征提取，得到特征向量；将特征向量映射到分类器进行极化SAR影像类别分类并输出该待分类像素的分类结果。本发明有效提高了极化SAR影像的分类准确率。

本发明授权结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法，其特征在于，该方法包括： 获取极化SAR影像的极化相干矩阵序列，并从中提取待分类像素的邻域窗口四维数据； 将待分类像素的邻域窗口四维数据输入至两个3D卷积块，利用两个3D卷积块提取极化SAR影像的低级特征表示，生成四维局部初步特征图z； 建立极化角局部特征提取网络，将四维局部初步特征图z输入至极化角局部特征提取网络，得到极化角局部特征图Xl_3d；建立空间局部特征提取网络，将四维局部初步特征图z合并为三维局部特征图z′并输入至空间局部特征提取网络，得到空间局部特征图Xl_2d； 以transformer编码层为基础架构，建立极化角与空间全局特征提取及融合网络架构： 将极化角局部特征图Xl_3d与空间局部特征图Xl_2d分别输入至transformer编码层中的多头自注意力机制，以分别学习极化角与空间的全局特征； 将空间的全局特征进行格式转换，以并联的方式与极化角的全局特征相加，之后输入至transformer编码层的多层感知机MLP，进行全局特征融合，得到全局特征融合图z″； 将全局特征融合图z″输入至3D池化层与3D卷积块，利用3D池化层与3D卷积块的组合对全局特征融合图z″进行下采样与高级特征提取，得到特征向量； 将特征向量映射到分类器进行极化SAR影像类别分类并输出该待分类像素的分类结果。

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武汉工程大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693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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