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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种无源领域自适应目标识别方法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：CN120495769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510595801.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种无源领域自适应目标识别方法是由梁淑敏;侯晓荣;曾亚剑设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无源领域自适应目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标识别技术领域，具体公开了一种无源领域目标自适应识别方法，该方法是利用源域数据和目标域数据具有相同类别集合的属性这一特点，采用源域数据训练源域模型得到模型分类器，使用源域分类器计算源域类别关系；在此基础上，训练并利用知识蒸馏中的教师‑学生模型实现无源领域自适应目标识别，具体的：采用教师模型学习目标域的类别信息，并引入源域类别关系使其与目标域的类别信息相融合，来获取更加符合目标域实际数据风格的类别关系。同时，通过在训练中提炼各个类别的特征表示，减小类别彼此之间的相似度，提升类别的辨别性，从而使得不同类别之间的边界线更加清晰。本发明提高了模型的分类准确率。

本发明授权一种无源领域自适应目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种无源领域自适应目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取有标签的源域数据，根据源域数据训练源域模型，得到源域模型的特征提取器和源域分类器； S2，利用源域分类器计算源域类别关系； S3，根据源域模型和源域类别关系，利用知识蒸馏中的教师-学生模型实现无源领域自适应目标识别；具体包括步骤如下： S3.1，训练知识蒸馏中的教师-学生模型，其训练过程包括对教师模型的训练得到优化的类别关系和对学生模型的训练得到目标模型两部分；教师模型的训练过程以目标域数据为输入，同时引入源域类别关系进行优化，得到优化的类别关系输出；所述学生模型训练以目标域数据为输入，对输入目标域数据进行类别独立化处理，提取出目标域数据中各类别的特征表示，以减小类别彼此之间的相似度，增强类别之间的辨别性，并以优化的类别关系作为学习目标进行优化，以得到目标模型； S3.2，更新知识蒸馏中的教师-学生模型，使用总损失函数通过梯度反传更新学生模型模型参数；通过指数移动平均方法从学生模型更新教师模型参数； S3.3，利用更新后的知识蒸馏中的教师-学生模型完成无源领域自适应目标识别。

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