申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2024-04-18

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118262243A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本申请涉及一种未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和介质。所述方法包括：通过对训练样本集中实测SAR图像、可见类别仿真图像以及未见类别仿真图像提取对应特征，利用实测特征和可见类别特征对特征生成网络进行训练，得到具备将类别特征映射至虚假实测特征的能力的特征生成网络，利用特征生成网络得到未见类别特征的未见类别虚假实测特征，利用类别特征重构单元对未见类别虚假实测特征进行逆映射，得到虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征，将未见类别虚假实测特征、虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征进行拼接后对分类器进行训练，得到训练好的分类器，利用分类器对未见类别目标的SAR实测图像进行识别。

主权项：1.一种未见类别目标SAR图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括可见类别样本集以及未见类别样本集，其中，所述可见类别样本集中包括多种可见类别目标对应的实测SAR图像以及可见类别仿真图像，所述未见类别样本集中包括多种未见类别目标的未见类别仿真图像；对所述可见类别样本集中，对应同一个目标类别的实测SAR图像以及可见类别仿真图像进行特征提取，分别得到实测特征以及可见类别特征；利用所述实测特征以及可见类别特征对特征生成网络进行训练，使得训练好的特征生成网络具备将类别特征映射至虚假实测特征的能力，其中，所述类别生成网络中包括类别特征重构单元；对所述未见类别仿真图像进行特征提取得到未见类别特征，利用所述训练好的特征生成网络对所述未见类别特征进行映射，得到未见类别虚假实测特征；利用所述类别特征重构单元对所述未见类别虚假实测特征进行逆映射，得到虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征，将所述未见类别虚假实测特征、虚假未见类别特征以及中间层嵌入特征进行拼接后对分类器进行训练，得到训练好的分类器；获取未见类别实测SAR图像，对所述未见类别实测SAR图像进行特征提取，将提取得到的特征输入分类识别网络中，得到所述未见类别实测SAR图像的目标识别结果，其中，所述分类识别网络包括类别特征重构单元以及训练好的分类器。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 未见类别目标SAR图像识别方法、装置、设备和介质

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