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西安电子科技大学杜兰获国家专利权

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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基于知识稳健-重平衡网络的SAR目标类增量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:CN116129219B

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:202310066776.2,技术领域涉及:G06V10/774;该发明授权一种基于知识稳健-重平衡网络的SAR目标类增量识别方法是由杜兰;宋佳伦;陈健;李雨设计研发完成,并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于知识稳健-重平衡网络的SAR目标类增量识别方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于知识稳健‑重平衡网络的SAR目标类增量识别方法,包括:获取SAR目标图像训练集;构建基于知识稳健‑重平衡网络的类增量学习模型,利用SAR目标图像训练集对类增量学习模型进行迭代训练,得到训练完成的类增量学习模型;利用训练完成的类增量学习模型实现对待测SAR图像的目标识别。其中,类增量学习模型,包括:旧目标教师子网络、新目标增量学习子网络和混合知识蒸馏模块。本发明的SAR目标类增量识别方法能够充分考虑保持旧类特征可分性信息并增强新、旧类的特征可分性,在实现识别模型增量学习识别新类别的同时,保证其对旧目标识别仍具有稳健性。

本发明授权一种基于知识稳健-重平衡网络的SAR目标类增量识别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于知识稳健-重平衡网络的SAR目标类增量识别方法,其特征在于,包括: 获取SAR目标图像训练集; 构建基于知识稳健-重平衡网络的类增量学习模型,所述类增量学习模型,包括:旧目标教师子网络、新目标增量学习子网络和混合知识蒸馏模块,其中, 所述旧目标教师子网络,用于为所述新目标增量学习子网络提供旧目标知识,包括级联的第一主干特征提取模块和分类模块; 所述新目标增量学习子网络,用于增量学习新目标类以同时实现对新目标类和旧目标类的识别,包括级联的第二主干特征提取模块和多原型重平衡模块,所述多原型重平衡模块包括并行设置的无偏分类器学习分支和可分性特征学习分支; 所述混合知识蒸馏模块,用于将正确识别旧目标的知识从所述旧目标教师子网络迁移至所述新目标增量学习子网络; 所述类增量学习模型的损失函数为: Ltotal=λ1·[Lmp+Lfrd]+1-λ1·[1-λ2·Lce+λ2·Lrd]; 式中,Lmp表示可分性特征学习分支的损失函数,Lce表示无偏分类器学习分支的损失函数,Lfrd表示特征拓扑关系蒸馏损失函数,Lrd表示分类层响应蒸馏损失函数;λ1表示第一平衡系数,λ2表示第二平衡系数; 利用所述SAR目标图像训练集对所述类增量学习模型进行迭代训练,得到训练完成的类增量学习模型; 利用训练完成的类增量学习模型实现对待测SAR图像的目标识别。

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西安电子科技大学,其通讯地址为:710071 陕西省西安市太白南路2号;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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