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龙图腾网获悉中国人民解放军93114部队申请的专利基于深度特征变换与迁移学习的异源SAR图像处理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：CN116863183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210302595.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度特征变换与迁移学习的异源SAR图像处理方法是由李娜;张志;陈东;姚梁希;余博;王日冬设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征变换与迁移学习的异源SAR图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度特征变换与迁移学习的异源SAR图像处理方法，包括：获取不同传感器、不同分辨率、不同场景的实测SAR图像数据；其中包括已进行目标标记的SAR图像和未进行目标标记的SAR图像；对包括已进行目标标记的SAR图像进行样本扩充得到多个源域SAR数据集；将未进行目标标记的SAR图像作为目标域SAR数据集；采用多个源域SAR数据集和目标域SAR数据集共同训练基于域自适应的深度学习网络，通过深度特征变换与迁移学习对未进行目标标记的SAR图像进行目标标记。本发明实现对异源SAR图像处理。

本发明授权基于深度特征变换与迁移学习的异源SAR图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征变换与迁移学习的异源SAR图像处理方法，其特征在于，包括： 获取不同传感器、不同分辨率、不同场景的实测SAR图像数据；其中包括已进行目标标记的SAR图像和未进行目标标记的SAR图像； 对包括已进行目标标记的SAR图像进行样本扩充得到多个源域SAR数据集； 将未进行目标标记的SAR图像作为目标域SAR数据集； 采用多个源域SAR数据集和目标域SAR数据集共同训练基于域自适应的深度学习网络，通过深度特征变换与迁移学习对未进行目标标记的SAR图像进行目标标记； 基于域自适应的深度学习网络包括特征生成器和分类器； 所述特征生成器由ResNet-101骨干网络构成，用于对异源SAR数据集提取有效的可学习特征；将提取到的特征作为输入送进后面的分类器中，进行目标分类； 源域SAR数据集中为SAR图像数据，为标记数据；为样本数量； 目标域SAR数据集中，为SAR图像数据，为样本数量； 将源域SAR数据集输入到深度学习网络进行训练，通过源域中的标记数据；使深度学习网络能够准确的对源域SAR数据集的数据进行分类； 将目标域SAR数据集中未标记的SAR图像输入到深度学习网络进行训练，以分类器输出的为所述SAR图像的伪标注； 在伪标注和原始目标域SAR图像结合再输入进分类器便得到新的分类结果； 以新的分类结果对所述SAR图像进行目标标记； 基于域自适应的深度学习网络的总训练目标函数；其中，为一个平衡损失函数的超参数；；；为源域图像数量，为交叉熵损失函数，，是标准的信息熵函数，表示网络层softmax的输出结果。

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