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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利三维ISAR图像识别网络模型的训练方法及电子设备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：CN115239913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210925550.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权三维ISAR图像识别网络模型的训练方法及电子设备是由李王哲;孙裕创;董婧雯设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维ISAR图像识别网络模型的训练方法及电子设备在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种三维ISAR图像识别网络模型的训练方法及电子设备，所述方法包括：将三维ISAR样本图像中点云的三维坐标作为输入，以及将点云中相应点的散射强度作为参考数据，训练深度自编码网络中的自编码器，使得自编码器具有利用三维ISAR待识别图像中点云的三维坐标回归散射强度的能力；将已经训练好的自编码器中编码模块的输出作为深度自编码网络中多层感知机分类器的输入，三维ISAR样本图像中点云目标的真实种类作为参考，训练多层感知机分类器，使得多层感知机分类器获得利用编码器提取的特征矩阵对点云目标进行分类的能力；通过编码模块和多层感知机分类器，获得训练完成的三维ISAR图像识别网络模型。

本发明授权三维ISAR图像识别网络模型的训练方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种三维ISAR图像识别网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 将三维ISAR样本图像中点云的三维坐标作为输入，以及将所述点云中相应点的散射强度作为参考数据，训练深度自编码网络中的自编码器，使得所述自编码器具有利用三维ISAR待识别图像中点云的三维坐标回归散射强度的能力； 将已经训练好的自编码器中编码模块的输出作为深度自编码网络中多层感知机分类器的输入，三维ISAR样本图像中点云目标的真实种类作为参考，训练所述多层感知机分类器，使得所述多层感知机分类器获得利用所述编码器提取的特征矩阵对所述点云目标进行分类的能力； 通过组合所述自编码器中的编码模块和所述多层感知机分类器，获得训练完成的三维ISAR图像识别网络模型； 所述自编码器包括编码模块和解码模块； 所述编码模块包括点云采样模块、点云分组模块和第一特征提取模块； 所述解码模块包括反向插值模块、跳跃连接模块和第二特征提取模块；其中： 所述点云采样模块从输入的点云中采样得到多个中心点； 所述点云分组模块从所输入的点云中筛选与所述中心点的距离在预设范围内的其他点，并将所述中心点和对应的所述其他点作为一个点云子集； 对每个所述点云子集进行特征提取，并基于所提取的特征将所述点云子集中个点的特征压缩成一个点对应的特征，作为所述点云子集的压缩特征； 所述反向插值模块基于所述点云子集对应的所述压缩特征反向插值得到所述点云中每个点对应的插值特征； 跳跃连接模块将所述点云中每个点的原始特征复制拼接到所述点云中相应点对应的插值特征，得到所述点云中各点携带的目标特征； 第二特征提取模块对所述点云中各点携带的目标特征进行压缩，得到所述点云中各点携带的最终特征。

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