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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于部件信息增强的SAR舰船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：CN120783301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511293695.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于部件信息增强的SAR舰船目标识别方法及系统是由潘雪莉;张铄辰;韩明博;廖桂生;杨利霞;李天;李迎松设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于部件信息增强的SAR舰船目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于SAR图像目标识别技术领域，公开了一种基于部件信息增强的SAR舰船目标识别方法及系统，方法包括以下步骤：获取待识别的SAR舰船图像，对待识别的SAR舰船图像进行关键点提取，得到舰船图像关键点；对舰船图像关键点进行K‑means聚类处理，得到舰船目标的船头部件信息和船尾部件信息，并生成部件高斯热力图；构建部件信息增强网络，并将部件高斯热力图输入至部件信息增强网络中进行识别，得到舰船识别结果。本发明提取SAR图像舰船关键点并聚类，构造部件信息增强分类网络PIANet，利用部件信息进行驱动引导，以及提高网络对相似度特征的学习能力，提高识别效果。

本发明授权一种基于部件信息增强的SAR舰船目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于部件信息增强的SAR舰船目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待识别的SAR舰船图像，对所述待识别的SAR舰船图像进行关键点提取，得到舰船图像关键点； 对所述舰船图像关键点进行K-means聚类处理，得到舰船目标的船头部件信息和船尾部件信息，并生成部件高斯热力图； 构建部件信息增强网络，并将所述部件高斯热力图输入至所述部件信息增强网络中进行识别，得到舰船识别结果； 所述部件信息增强网络包括：余弦相似度联合注意力CSCA和3个堆叠的部件信息注意力增强模块PIAM； 所述余弦相似度联合注意力CSCA为： ， ， ， 其中，N表示通道的数量，Qi和Ki表示第i个通道的特征向量，CSQi,Ki表示基于余弦相似性函数的输入特征通道相似性，Qmn和Kmn表示位置n,m的特征向量，SSQmn,Kmn表示基于余弦相似性函数的空间相似性，W表示特征图的宽，H表示特征图的高，V表示被注意力加权聚合的特征，表示逐元素相乘； 所述部件信息注意力增强模块PIAM通过部件加权特征P1、P2进行线性变换得到的键向量K1、K2分别与原图像特征F的查询向量Q1、Q2进行余弦相似度联合注意力CSCA计算，并与值向量V1、V2进行聚合，得到第一特征： ， 然后再将计算的CSCA值分别与船头部件增强特征F1和船尾部件增强特征F2进行聚合，得到第二特征： ， 最后将所述第一特征和所述第二特征进行拼接融合，得到所述部件信息注意力增强模块PIAM的输出。

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