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龙图腾网获悉交通运输部规划研究院;北京雷音电子技术开发有限公司申请的专利基于Xception的SAR网络目标识别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：CN121121259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511255862.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于Xception的SAR网络目标识别方法是由陈兵;徐绍剑;王辰;颜开;杨立波;王世伟;熊耀华;俞卓凡设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Xception的SAR网络目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标识别技术领域，尤其涉及一种基于Xception的SAR网络目标识别方法。本发明结合无人机平台获取的二维SAR图像，通过引入多项卷积神经网络优化策略，包括改进激活函数、通道‑空间注意力机制与改进损失函数等手段，实现对目标关键特征的精准提取和小样本条件下的稳健识别，具备结构轻量、适应性强、易于部署等优势，更适用于资源受限或实际部署灵活性要求较高的复杂交通监测与安全识别场景；并且结合迁移学习策略，在预训练模型基础上通过少量实测数据微调参数，实现模型从源域向目标域的快速迁移；通过模型输出的预测值确定识别状态，并基于识别状态调节调整对应参数。本发明提高复杂SAR图像中目标的识别精度。

本发明授权基于Xception的SAR网络目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Xception的SAR网络目标识别方法，其特征在于，包括： 获取电磁仿真生成的SAR图像和毫米波雷达实测的SAR目标数据； 将所述SAR图像和所述SAR目标数据进行预处理，其中，预处理至少包括数据清洗和数据增强； 利用预处理后的所述SAR图像对包含Dropout机制的识别模型进行预训练，以得到第一识别模型； 利用预处理后的所述SAR目标数据中划分的训练集对所述第一识别模型的网络层参数进行调整，并设置训练参数训练调整后的第一识别模型，以得到第二识别模型，其中，训练参数至少包括批次尺寸； 将预处理后的所述SAR目标数据中划分的测试集输入至所述第二识别模型中，输出第二识别模型的识别准确率； 基于所述识别准确率确定识别状态，并基于识别状态调整批次尺寸，并基于调整批次尺寸后的识别状态调整预训练过程中Dropout机制的丢失率； 其中，所述识别模型包括改进后的Xception网络、全局平均池化层和全连接层； 利用预处理后的所述SAR图像对包含Dropout机制的识别模型进行预训练，以得到第一识别模型的过程包括： 将预处理后的所述SAR图像按照预设比例划分为训练集和验证集； 将所述训练集输入至送入改进后的Xception网络中，输出特征图，其中，改进后的Xception网络为在Xception网络最后一层后添加通道-空间注意力机制，且将Xception网络中的预设卷积层的Relu激活函数替换为LeakyReLU激活函数； 将所述特征图输入至全局平均池化层中，计算特征图中的每个通道的平均值，得到特征向量； 利用全连接层降低所述特征向量的特征维度，并输出对应分类任务的目标类别的原始分数； 利用Softmax分类器将多个所述原始分数分别进行归一化，以得到预测概率，并基于预测概率计算得到的损失函数迭代所述识别模型，以得到所述第一识别模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人交通运输部规划研究院;北京雷音电子技术开发有限公司，其通讯地址为：100020 北京市朝阳区曙光西里甲6号2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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