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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极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置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：CN115512183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211267513.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置是由计科峰;马晓杰;冷祥光;封斯嘉;张琳彬设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置。所述方法包括：通过根据SAR图像中的目标特征，计算各目标与其他类别目标之间的欧式距离，并利用极值理论确定各类目标的边界，得到开集识别模型，再次针对每类目标，将距离边界问题转换为集合覆盖问题，选择出每类的关键样本用于增量学习并轻量化开集识别模型。然后在利用开集识别模型对已知类别目标分类，同时寻找出未知类别目标。当模型找到未知类别的目标，并根据该未知目标更新开集识别模型以增加该模型的已知目标类别。采用本方法能够可以对已知类别目标进行正确分类，同时可以辨别出未知类别的目标。

本发明授权基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取SAR图像数据集，所述SAR图像数据集中包括多个不同已知目标类别的SAR图像； 利用由多尺度结构相似损失函数改进后的自编码器对所述SAR图像数据集中的各SAR图像进行目标特征提取，得到各所述SAR图像样本的目标特征，并将得到目标特征作为样本构建训练样本集； 基于特征空间，计算所述训练样本集中各样本与其他目标类别中所有样本之间的欧式距离，再利用极值理论构建开集识别模型，包括：计算每个目标类别中各样本与其他目标类别中所有样本之间的欧式距离，选择最小的个值对韦布尔分布函数进行拟合，以得到每个样本的韦布尔参数，根据每个目标类别中所有样本的韦布尔参数确定对应目标类别的边界，根据各目标类别的边界构建得到所述开集识别模型，其中，根据以下公式得到各样本的韦布尔参数： 在上式中，表示样本，表示所属目标类别以外的其他目标类别的样本，以及为样本的韦布尔参数； 在所述训练样本集中，选取各目标类别中具有代表性的关键样本，并根据各类目标的关键样本对所述开集识别模型进行压缩得到轻量化的开集识别模型，具体的，在各目标类别中找出各样本的包含样本，再基于贪心算法，从各目标类别中选出样本数量最小的样本集合，则该集合中的样本为所述关键样本，根据各目标类别中的关键样本重新确定对应目标类别的边界，并根据重新确定后的各目标类别边界构建得到所述轻量化的开集识别模型，其中，在各目标类别中找出各样本的包含样本具体包括，对同一个目标类别中的样本和样本进行如下判断，若满足且，则样本包含样本，其中，为预设阈值，以及为样本的韦布尔参数，以及为样本韦布尔参数； 获取待识别SAR图像，提取该SAR图像的待识别目标特征，利用所述轻量化的开集识别模型根据所述待识别目标特征对待识别SAR图像进行目标分类，并得到分类结果，若分类结果为未知目标类别，则在该待识别SAR图像进行人工标注后，将对应的待识别目标特征与所述关键样本构建新训练样本集，并利用所述新训练样本集更新所述轻量化的开集识别模型。

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