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龙图腾网获悉成都合泰成科技有限公司申请的专利一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法及系统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：CN120431462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510484314.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法及系统是由黄灿设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法及系统，属于图像数据识别领域，所述方法包括：从原始SAR数据中提取特征信息，对多模态数据进行标准化处理；对SAR数据和多模态数据进行跨去噪处理，保留图像中的关键特征和目标信息；对SAR数据和多模态数据进行层级化几何配准，确保不同模态的空间关系一致；通过卷积神经网络提取和融合经过层级化几何配准后的数据，在提取到各模态数据的特征后，通过全连接层、卷积层以及池化层构成的融合层实现动态地特征融合；对动态融合特征进行特征整合、分类实现目标分类，并结合YOLO算法实现目标定位。本发明提高了合成孔径雷达图像的细节和目标识别精。

本发明授权一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态合成孔径雷达影像目标识别方法，其特征在于，所述目标识别方法包括： S100、从原始SAR数据中提取特征信息，对多模态数据进行标准化处理，所述多模态数据包括：光学雷达数据、红外数据以及高程数据； S200、对SAR数据和多模态数据进行跨模态耦合去噪处理，去除数据中的噪声，并保留图像中的关键特征和目标信息； S300、对SAR数据和多模态数据进行层级化几何配准，将不同模态的数据进行对齐，确保不同模态的空间关系一致； S400、通过卷积神经网络提取和融合经过层级化几何配准后的数据， 通过共享编码器，使不同模态数据的特征提取部分共享相同的网络结构，从每种模态图像中提取低级到高级的特征， 在提取到各模态数据的特征后，通过设置由全连接层、卷积层以及池化层构成的融合层实现动态地特征融合； S500、对步骤S400得到的动态融合特征进行特征整合、分类实现目标分类，并结合YOLO算法实现目标定位； 所述层级化几何配准包括如下子步骤： S310、通过仿射变换对两种不同数据源进行初步配准，初步配准通过最小化由关键点匹配项和地形约束项构成的综合目标函数， S320、在完成初步配准后，通过深度形变场预测模型实现精细配准，从而解决不同模态数据间由成像机制差异引起的非刚性形变，深度形变场预测模型基于CNN神经网络构建得到； 所述S320包括如下步骤： S321、将SAR图像数据、入射角编码、光学图像以及通过Canny算法从光学图像提取的边缘图，作为输入数据； S322、经过卷积神经网络对输入数据进行处理，从而提取出SAR数据的极化特征，以及光学图像的颜色和边缘特征； S323、通过极化注意力机制，将SAR数据的极化信息和来自光学图像的边缘信息传入1x1卷积层进行融合，生成一个新的特征图，并使用激活函数计算融合后的特征的加权系数； S324、基于计算得到的加权系数，结合特征融合，合成最终的特征； S325、神经网络使用最终的特征来预测高分辨率下的局部形变矢量场，通过局部形变矢量场指导两幅图像的对齐。

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