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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于结构化电磁散射特征的SAR目标识别方法及装置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：CN116258960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310073141.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于结构化电磁散射特征的SAR目标识别方法及装置是由张思乾;赵晨茜;赵凌君;熊博莅;唐涛;雷琳设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化电磁散射特征的SAR目标识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于结构化电磁散射特征的SAR目标识别方法及装置。所述方法包括：通过提取各张SAR样本图像中目标的强散射点，并根据提取到的强散射点构建图结构数据，再根据SAR样本图像与对应的图结构数据组成对目标识别模型进行训练的样本对，其中，目标识别模型包括根据图结构数据提取结构化电磁散射特征的第一特征提取网络，根据SAR样本图像提取深度特征的第二特征提取网络，以及根据结构化电磁散射特征与深度特征进行目标识别的特征融合网络，使得采用本方法得到的训练好的目标识别模型对SAR图像中的目标进行识别时有效利用的目标的电磁散射特性，提升了目标识别的识别率。

本发明授权基于结构化电磁散射特征的SAR目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于结构化电磁散射特征的SAR目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取SAR图像样本集，所述SAR图像样本集中包括多张目标种类相同的SAR样本图像； 提取各张所述SAR样本图像中目标的强散射点，具体包括：根据高斯混合分布模型构建表征所述SAR样本图像中目标的强散射点分布的待求解公式，将所述待求解公式进行最小化后，采用期望最大化算法进行迭代计算得到所述SAR样本图像中目标的强散射点特征； 根据提取到的强散射点构建图结构数据，具体包括：将SAR样本图像中目标的多个强散射点特征作为图结构的节点，所述强散射点特征包括强散射点的局部空间坐标以及幅度属性，将各强散射点之间的局部空间位置关系作为对应节点之间的边，并用邻接矩阵对边进行描述； 根据所述SAR图像样本集中各张所述SAR样本图像分别与对应的图结构数据组成多组样本对，并根据多组样本对构建训练样本集； 根据所述训练样本集中的样本对对目标识别模型进行训练，得到训练好的目标识别模型，其中，所述目标识别模型包括根据所述样本对中的图结构数据提取结构化电磁散射特征的第一特征提取网络，根据同一样本对中的SAR样本图像提取深度特征的第二特征提取网络，以及根据所述结构化电磁散射特征与深度特征进行目标识别的特征融合网络； 获取待进行目标识别的SAR目标图像，将所述SAR目标图像输入已训练好的目标识别模型，并输出目标识别结果，以实现对所述SAR目标图像中目标的识别。

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