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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电磁特性和深度学习的SAR目标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：CN116051994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310042158.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于电磁特性和深度学习的SAR目标识别方法及装置是由计科峰;封斯嘉;张思乾;王福来;马晓杰;张琳彬设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电磁特性和深度学习的SAR目标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电磁特性和深度学习的SAR目标识别方法及装置，所述方法包括：通过利用ASC模型提取SAR目标散射中心，并在此基础上构建目标部件模型；其次针对目标原始图像和目标部件图像，利用特征提取骨干网络分别提取特征向量，并利用部件注意力单元进行部件特征融合，然后针对融合后特征向量，利用卷积层进行分类输出，得到最终的分类结果。本方法结合目标电磁特性可以得到更稳健的目标分类算法，并且结合部件注意力机制对目标及部件特征进行提取的方法使得可对每个目标分类结果进行部件重要性的量化推导，提高深度学习算法可解释性。

本发明授权基于电磁特性和深度学习的SAR目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于电磁特性和深度学习的SAR目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待进行目标识别的SAR目标图像； 利用属性散射中心模型提取所述SAR目标图像的多个单个散射中心，并根据多个所述单个散射中心进行计算得到多个目标部件图像，具体的，根据各所述单个散射中心的多个参数进行计算，得到参数集的聚类中心，对多个所述单个散射中心进行划分，得到不同的散射中心集合，对每个所述散射中心集合根据所述聚类中心进行计算，重构出对应的目标部件频域图像，再对所述目标部件频域图像进行二维傅里叶逆变换，得到目标找中各部件的目标部件图像； 将所述SAR目标图像以及各目标部件图像输入特征提取骨干网络中，分别提取对应的目标特征向量以及多个部件特征向量； 利用部件注意力单元将所述目标特征向量以及多个部件特征向量进行融合，得到融合特征矩阵，其中，在对所述目标特征向量以及多个部件特征向量进行融合时，将目标特征向量每个通道的特征分别与各部件特征向量进行加权计算，得到对应各通道的融合特征向量，由所有通道的融合特征向量构成所述融合特征矩阵，其中，将目标特征向量每个通道的特征分别与各部件特征向量进行加权计算，得到对应各通道的融合特征向量采用以下公式： 在以上公式中，表示第n个通道的特征，表示第个部件特征向量，为划分的目标部件图像总数，表示部件特征维度，表示Softmax函数，表示部件权重，表示第m个通道的融合特征向量； 利用卷积层对所述融合特征矩阵进行目标分类，并根据分类结果对所述SAR目标图像中的目标进行识别。

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