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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种融合并对齐视觉特征与散射拓扑特征的无监督域自适应SAR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：CN116597300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310411818.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种融合并对齐视觉特征与散射拓扑特征的无监督域自适应SAR目标识别方法是由王英华;张晨;刘宏伟;孙媛爽;王思源设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合并对齐视觉特征与散射拓扑特征的无监督域自适应SAR目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合并对齐视觉特征与散射拓扑特征的无监督域自适应SAR目标识别方法，包括以下步骤：基于ASC模型分别提取源域图像和目标域图像的散射拓扑点并构建对应的散射拓扑图；基于SAR‑SIFT算法分别提取源域图像和目标域图像的散射拓扑点并构建对应的散射拓扑图；构建深度识别网络Ψ；使用源域数据包括图像和两种不同的散射拓扑图和目标域数据包括图像和两种不同的散射拓扑图对深度识别网络Ψ进行训练；将待识别目标域数据输入训练好的深度识别网络，得到目标识别结果。本发明能够充分地利用SAR图像的散射特性，同时减少仿真图像和实测图像之间的视觉差异和散射拓扑差异，并在特征空间中逐类地对齐仿真图像和实测图像，从而显著提升了识别性能。

本发明授权一种融合并对齐视觉特征与散射拓扑特征的无监督域自适应SAR目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合并对齐视觉特征与散射拓扑特征的无监督域自适应SAR目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100，基于ASC模型分别提取原始源域图像和原始目标域图像中每一幅SAR图像X的散射拓扑点并构建对应的第一散射拓扑图GASC，得到第一源域散射拓扑图和第一目标域散射拓扑图 步骤200，基于SAR-SIFT算法分别提取原始源域图像和原始目标域图像中每一幅SAR图像X的散射拓扑点并构建对应的第二散射拓扑图GSST，得到第二源域散射拓扑图和第二目标域散射拓扑图 步骤300，构建包括视觉特征提取子网络、图像重建子网络、基于ASC的散射拓扑特征提取子网络、基于SAR-SIFT的散射拓扑特征提取子网络和特征融合子网络的深度识别网络Ψ； 步骤400，基于原始源域图像第一源域散射拓扑图第二源域散射拓扑图原始目标域图像第一目标域散射拓扑图和第二目标域散射拓扑图对所述深度识别网络Ψ进行训练，得到训练完成的目标深度识别网络Ψ′； 步骤500，将待识别原始目标域图像、待识别第一目标域散射拓扑图和待识别第二目标域散射拓扑图输入所述目标深度识别网络Ψ′，得到目标识别结果。

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