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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图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：CN116310583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310328305.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法是由曹宜策;王腾鑫;吴振华;杨利霞设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法，包括：获取待分类极化SAR图像和对应的地物真实标记图；对待分类极化SAR图像进行预处理，并预处理后的极化SAR图像各个像素点的极化相干矩阵归一化；从归一化后的极化相干矩阵中提取每个像素点的特征向量，并根据所有像素点的特征向量集合构造待分类极化SAR图像的特征矩阵；根据地物真实标记图和待分类极化SAR图像的特征矩阵，构造训练数据集和测试数据集；构建深度语义拓扑融合网络模型；利用训练数据集对深度语义拓扑融合网络模型进行训练；利用训练好的深度语义拓扑融合网络模型对测试数据集中的待分类极化SAR图像进行分类。本发明能够有效提高极化SAR图像的分类准确率。

本发明授权基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类极化SAR图像和对应的地物真实标记图； 对待分类极化SAR图像进行预处理，并计算得到预处理后的极化SAR图像各个像素点的极化相干矩阵；并对极化相干矩阵进行归一化，得到归一化后的极化相干矩阵； 从归一化后的极化相干矩阵中提取每个像素点的特征向量，并根据所有像素点的特征向量集合构造待分类极化SAR图像的特征矩阵； 根据地物真实标记图和待分类极化SAR图像的特征矩阵，构造训练数据集和测试数据集； 构建深度语义拓扑融合网络模型； 利用训练数据集对深度语义拓扑融合网络模型进行训练，得到训练好的深度语义拓扑融合网络模型； 利用训练好的深度语义拓扑融合网络模型对测试数据集中的待分类极化SAR图像进行分类，得到待分类极化SAR图像的分类结果； 其中，深度语义拓扑融合网络模型包含输入层、语义信息提取模块、拓扑信息提取模块、特征融合模块和Softmax分类器输出层；输入层的输出端与语义信息提取模块的输入端级联，语义信息提取模块的输出端与拓扑信息提取模块的输入端级联，语义信息提取模块的输出端和拓扑信息提取模块的输出端分别与特征融合模块的输入端级联，特征融合模块的输出端与Softmax分类器输出层级联； 语义信息提取模块包含CNN子网络和全局池化层，CNN子网络的输出端与全局平均池化层级联；其中，CNN子网络包含顺次级联的第一卷积层、第一激活层、第二卷积层、第二激活层、第三卷积层和第三激活层； 拓扑信息提取模块包含GraphSAGE子网络，GraphSAGE子网络包含顺次级联的第一GraphSAGE层和第二GraphSAGE层。

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