恭喜中国人民解放军国防科技大学户盼鹤获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备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：CN119963442B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510440394.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备是由户盼鹤;潘之梁;孙潇;王泽昊;苏晓龙;刘振设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备。所述方法包括：通过目标识别卷积神经网络提取ISAR目标图像的多层特征图，并计算各层特征图的对于目标识别卷积神经网络预测分类结果的贡献得分，将各层特征图的贡献得分作为权重，对各层特征图进行逐点相乘得到类激活热力图，通过定标方法将类激活热力图和ISAR目标图像中的目标原始模型进行精确匹配，基于匹配后的类激活热力图，计算各散射中心的特征显著性值，根据各散射中心的特征显著性值，动态选择具有显著性特征的散射中心，以实现散射中心自适应去冗。采用本方法可对ISAR图像中的散射中心进行高效去冗余，并确保去冗后的图像保留关键特征信息。
本发明授权基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法，其特征在于，所述方法包括： 获取ISAR目标图像； 通过目标识别卷积神经网络提取所述ISAR目标图像的多层特征图，并计算各层特征图的对于所述目标识别卷积神经网络预测分类结果的贡献得分； 将各层所述特征图的贡献得分作为权重，对各层所述特征图进行逐点相乘，得到类激活热力图； 通过定标方法将所述类激活热力图和所述ISAR目标图像中的目标原始模型进行精确匹配； 基于匹配后的类激活热力图，计算各散射中心的特征显著性值，根据各所述散射中心的特征显著性值，动态选择具有显著性特征的散射中心，以实现散射中心自适应去冗，其中，计算各散射中心的特征显著性值，采用以下公式： ； 在上式中，表示单侧参考单元数，表示散射中心的坐标，和分别表示距离维和方位维分辨率，和分别表示x和y坐标轴上的相对偏移量。
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