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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于多视角SAR图像特征编码与融合的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：CN120047674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510219607.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于多视角SAR图像特征编码与融合的目标识别方法及装置是由杨威;王皓川;曾虹程;林冠合;王秋阳;李春升设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角SAR图像特征编码与融合的目标识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视角SAR图像特征编码与融合的目标识别方法及装置。方法包括：获取待识别目标在不同视角下的SAR图像；将所述待识别目标不同视角下的SAR图像输入预先训练好的识别模型，得到所述待识别目标的识别结果；所述识别模型是通过预先构建的样本集训练得到的，所述样本集由多个已知类别目标在不同视角下的SAR样本图像组成，每张所述样本图像均标注有视角标签和语义标签，以使所述识别模型基于不同视角图像的特征进行目标识别。本申请，可以提高目标识别的准确率。

本发明授权基于多视角SAR图像特征编码与融合的目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角SAR图像特征编码与融合的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别目标在不同视角下的SAR图像； 将所述待识别目标不同视角下的SAR图像输入预先训练好的识别模型，得到所述待识别目标的识别结果；所述识别模型是通过预先构建的样本集训练得到的，所述样本集由多个已知类别目标在不同视角下的SAR样本图像组成，每张所述样本图像均标注有视角标签和语义标签，以使所述识别模型基于不同视角图像的特征进行目标识别； 所述识别模型的网络结构包括：特征提取网络、语义-视角编码网络、多视角特征融合网络、语义分类头、视角分类头和融合分类头； 所述特征提取网络包括并行计算的语义特征提取模块和视角特征提取模块；所述特征提取网络以目标不同视角下的SAR图像为输入，针对输入的每张SAR图像，均基于所述语义特征提取模块提取其语义特征并输出语义特征图、基于所述视角特征提取模块提取其视角特征并输出视角特征图； 所述语义-视角编码网络以所述特征提取网络输出的各视角SAR图像的语义特征图和视角特征图为输入，用于计算目标多视角SAR图像的语义-视角嵌入； 所述多视角特征融合网络以所述语义-视角编码网络输出的语义-视角特征嵌入为输入，用于计算目标的多视角融合语义特征向量； 所述语义分类头以所述语义特征提取模块输出的各视角SAR图像的语义特征图为输入，用于计算各视角图像的语义分类预测概率；所述视角分类头以所述视角特征提取模块输出的各视角SAR图像的视角特征图为输入，用于计算各视角图像的视角分类预测概率；所述融合分类头以所述多视角特征融合网络输出的多视角融合特征向量为输入，用于计算目标的多视角融合分类预测概率；所述语义分类预测概率、所述视角分类预测概率和所述多视角融合分类预测概率用于确定所述识别模型的混合损失函数。

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