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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于复数区域图Transformer的机动空间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：CN116994143B 。

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：202311044597.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于复数区域图Transformer的机动空间目标识别方法是由袁浩轩;张云;李沐遥;李宏博;田金;庄海孝;闫雪梅设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复数区域图Transformer的机动空间目标识别方法在说明书摘要公布了：基于复数区域图Transformer的机动空间目标识别方法，涉及逆合成孔径雷达图像处理领域。本发明是为了解决空间目标快速机动会引起ISAR图像上的姿态变化大，并且由于ISAR图像通常以复数值的形式存在，一般的实数域网络会导致ISAR图像中关键相位信息的丢失的问题。本发明首先，对比学习模块训练ISAR图像块对以适应目标ISAR图像的变化。其次，PGT特征提取模块通过图推理方法和Transformer框架提取图像块的局部和全局上下文特征，以获得目标更有效的表示。最后图识别模块更新特征嵌入形成的节点和节点间边的特征，并输出目标的分类概率和分类结果。

本发明授权基于复数区域图Transformer的机动空间目标识别方法在权利要求书中公布了：1.基于复数区域图Transformer的机动空间目标识别方法，其特征在于，具体为：利用复数区域图Transformer模块提取机动空间中待识别的ISAR图像的识别特征矩阵，将识别特征矩阵中的每一个识别特征均与独热编码串联并作为待识别节点，利用图识别模块对待识别节点进行识别，获得所述ISAR图像中目标的类型； 所述复数区域图Transformer模块包括上下文特征提取单元、嵌入特征提取单元和特征融合单元； 所述上下文特征提取单元：用于通过阈值分割方法将所述ISAR图像分割为N2个图像块，将N2个图像块输入至训练好的复数域Resnet18网络框架，获得节点特征矩阵，基于设定的阈值在N2个图像块中筛选含有机动目标像素的图像块来创建邻近矩阵，并利用图推理方法对节点特征矩阵和邻近矩阵创建的目标局部特征图数据进行更新，更新后的图数据作为局部上下文特征，利用Transformer框架提取局部上下文特征中的全局上下文特征，所述N为正整数； 所述嵌入特征提取单元：用于利用CNN网络提取所述ISAR图像的整体嵌入特征； 所述特征融合单元：用于将所述全局上下文特征和所述整体嵌入特征进行融合，获得机动空间中待识别的ISAR图像的识别特征矩阵。

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”。

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