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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利多模态特征融合和全局局部域对齐的UDA SAR ATR方法及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：CN119251544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411201579.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权多模态特征融合和全局局部域对齐的UDA SAR ATR方法及设备是由王英华;张晨;王思源;刘宏伟设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征融合和全局局部域对齐的UDA SAR ATR方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态特征融合和全局局部域对齐的UDASARATR方法及设备，包括：获取待识别的实测全孔径SAR图像；将该图像划分为一组子孔径图像；构建该图像的散射拓扑图；采用训练好的深度识别网络，对该图像的一组子孔径图像和散射拓扑图进行处理，得到该图像包含的目标的类别；训练好的深度识别网络是基于预设数据集训练获得；预设数据集中包含多个类别的仿真全孔径SAR图像和实测全孔径SAR图像，每张仿真全孔径SAR图像具有真实的域标签和类别标签，每张实测全孔径SAR图像仅具有真实的域标签，域标签表示图像是仿真图像还是实测图像，类别标签表示图像中的目标的类别。本发明能提高跨域SAR目标识别性能。

本发明授权多模态特征融合和全局局部域对齐的UDA SAR ATR方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征融合和全局局部域对齐的UDASARATR方法，其特征在于，包括： 获取待识别的实测全孔径SAR图像； 采用子孔径分解算法，将所述实测全孔径SAR图像划分为一组子孔径图像；所述一组子孔径图像中包括多个不同的子孔径图像； 构建所述实测全孔径SAR图像的散射拓扑图； 采用训练好的深度识别网络，对所述实测全孔径SAR图像的所述一组子孔径图像和所述散射拓扑图进行处理，得到所述实测全孔径SAR图像中包含的目标的类别； 其中，所述训练好的深度识别网络是基于预设数据集对初始的深度识别网络进行训练获得；所述预设数据集中包含多个类别的仿真全孔径SAR图像和多个类别的实测全孔径SAR图像，并且，所述预设数据集中的每张仿真全孔径SAR图像具有一个真实的域标签和一个真实的类别标签，每张实测全孔径SAR图像具有一个真实的域标签，所述域标签用于表示图像是仿真图像还是实测图像，所述类别标签用于表示图像中的目标的类别。

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