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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于纯仿真数据训练的域泛化SAR目标识别方法、终端设备及存储介质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：CN119942267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510009255.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于纯仿真数据训练的域泛化SAR目标识别方法、终端设备及存储介质是由陈诗琪;束文郁;占荣辉;朱荣强;王威;郭越;赵卫伟设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于纯仿真数据训练的域泛化SAR目标识别方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于纯仿真数据训练的域泛化SAR目标识别方法、终端设备及存储介质，获取不同噪声、不同背景、不同成像参数下的仿真图像，构成多个用于训练的源域；利用生成式风格转换模型对不同源域的仿真图像进行转换，生成新的中间域图像，将新的中间域图像添加至对应的源域内，得到新的源域；将所述新的源域作为目标识别模型的输入，扩充仿真数据源域的多样性，基于此训练所述目标识别模型，得到识别模型。本发明在训练过程中完全不需要使用目标域的实测数据，消除了其他域自适应算法的局限性，且在识别性能上远胜于一般的通用分类识别方法，提高了基于纯仿真数据训练的域泛化SAR图像目标识别的准确度。

本发明授权基于纯仿真数据训练的域泛化SAR目标识别方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于纯仿真数据训练的域泛化SAR目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用仿真技术和生成式模型，获取不同噪声、不同背景、不同成像参数下的仿真图像，构成多个用于训练的源域； S2、利用生成式风格转换模型对不同源域的仿真图像进行转换，生成新的中间域图像，将新的中间域图像添加至对应的源域内，得到新的源域； S3、将所述新的源域作为目标识别模型的输入，训练所述目标识别模型，得到识别模型； 步骤S3中，训练所述目标识别模型的具体实现过程包括： 将参数一致的SAR仿真图像归为同一源域，给定相同的域标签1～N，生成的中间域图像则给定另外的域标签N+1，对每一张仿真图像都给定对应的类别标签；将带有域标签和类别标签的仿真图像输入目标识别模型，通过Mixstyle计算混合后的特征统计量，利用所述混合后的特征统计量替代单域特征，根据域不变特征训练所述目标识别模型； 所述目标识别模型采用Resnet50；所述Resnet50包括多个级联的阻塞块，其中第二个阻塞块与第三个阻塞块之间、第三个阻塞块与第四个阻塞块之间、第四个阻塞块与第五个阻塞块之间各通过一Mixstyle模块连接。

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