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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未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和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：CN118262243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410470872.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和介质是由张思乾;陈果;赵凌君;唐涛;熊博莅;匡纲要设计研发完成，并于2024-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和介质。所述方法包括：通过对训练样本集中实测SAR图像、可见类别仿真图像以及未见类别仿真图像提取对应特征，利用实测特征和可见类别特征对特征生成网络进行训练，得到具备将类别特征映射至虚假实测特征的能力的特征生成网络，利用特征生成网络得到未见类别特征的未见类别虚假实测特征，利用类别特征重构单元对未见类别虚假实测特征进行逆映射，得到虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征，将未见类别虚假实测特征、虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征进行拼接后对分类器进行训练，得到训练好的分类器，利用分类器对未见类别目标的SAR实测图像进行识别。

本发明授权未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种未见类别目标SAR图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括可见类别样本集以及未见类别样本集，其中，所述可见类别样本集中包括多种可见类别目标对应的实测SAR图像以及可见类别仿真图像，所述未见类别样本集中包括多种未见类别目标的未见类别仿真图像； 对所述可见类别样本集中，对应同一个目标类别的实测SAR图像以及可见类别仿真图像进行特征提取，分别得到实测特征以及可见类别特征； 利用所述实测特征以及可见类别特征对特征生成网络进行训练，使得训练好的特征生成网络具备将类别特征映射至虚假实测特征的能力，其中，所述特征生成网络中包括条件生成网络、类别特征重构单元以及反馈单元，所述条件生成网络由条件变分自编码器和条件生成对抗网络进行融合得到，所述条件变分自编码器和条件生成对抗网络具有共享生成器，在所述特征生成网络中：所述条件变分自编码器以所述类别特征为条件，将所述实测特征映射至潜在空间的低维向量，再将所述低维向量进行重新解码得到虚假实测特征，所述条件生成对抗网络以所述类别特征为条件，将所述实测特征与训练虚假实测特征作为输入，并输出输入特征的真假程度，所述类别特征重构单元将所述虚假实测特征进行逆映射，得到虚假类别特征以及中间嵌入特征，并将所述中间嵌入特征通过所述反馈单元反馈至所述条件生成网络中的共享生成器中； 对所述未见类别仿真图像进行特征提取得到未见类别特征，利用所述训练好的特征生成网络对所述未见类别特征进行映射，得到未见类别虚假实测特征； 利用所述类别特征重构单元对所述未见类别虚假实测特征进行逆映射，得到虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征，将所述未见类别虚假实测特征、虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征进行拼接后对分类器进行训练，得到训练好的分类器； 获取未见类别实测SAR图像，对所述未见类别实测SAR图像进行特征提取，将提取得到的特征输入分类识别网络中，得到所述未见类别实测SAR图像的目标识别结果，其中，所述分类识别网络包括类别特征重构单元以及训练好的分类器。

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