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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于卷积神经网络和视觉变换器的合成孔径雷达干涉测量相位解缠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：CN120405674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510492051.9，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于卷积神经网络和视觉变换器的合成孔径雷达干涉测量相位解缠方法是由张学东;彭程;庞煜阳设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络和视觉变换器的合成孔径雷达干涉测量相位解缠方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络和视觉变换器的合成孔径雷达干涉测量相位解缠方法，属于合成孔径雷达干涉测量技术领域。针对传统深度学习方法在复杂地形和噪声环境下相位解缠精度不足的问题，本发明通过以下步骤解缠：输入待解缠的合成孔径雷达干涉图，利用卷积神经网络提取局部特征，通过多尺度特征捕获模块生成融合特征图，经挤压‑激励网络调整通道权重后，应用单头自注意力机制捕获全局关系，最终通过卷积层重建连续相位图。本发明有效结合了局部特征提取与全局关系建模，提升了对相位跳变区域和噪声的处理能力，适用于矿区等地表大梯度形变区域的相位解缠，可准确恢复干涉测量中的连续相位信息，为地表形变监测等应用提供精确数据支持。

本发明授权基于卷积神经网络和视觉变换器的合成孔径雷达干涉测量相位解缠方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络和视觉变换器的合成孔径雷达干涉测量相位解缠方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入待解缠的合成孔径雷达干涉图； S2、利用包括多个卷积核的卷积神经网络对所述干涉图进行局部特征提取，生成初始特征图； S3、将所述初始特征图输入多尺度特征捕获模块，所述多尺度特征捕获模块包括多个并行卷积块，所述并行卷积块采用不同尺寸的卷积核进行多尺度特征提取，得到多组子特征图； S4、对多组子特征图依次进行批归一化处理和ReLU激活函数处理，并将处理后的多组子特征图沿通道维度拼接为融合特征图； S5、将所述融合特征图输入尺度全局关系捕获模块，所述尺度全局关系捕获模块通过挤压‑激励网络对所述融合特征图的通道权重进行动态调整，生成加权特征图； S6、在所述加权特征图上应用单头自注意力机制，计算查询矩阵、键矩阵以及值矩阵之间的全局相似度，生成全局注意力权重矩阵； S7、将所述全局注意力权重矩阵与所述加权特征图相乘，得到全局增强特征图； S8、通过卷积核的卷积层对所述全局增强特征图进行相位重建，输出解缠后的连续相位图。

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