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摘 要:本发明提供了Fisher信息矩阵姿态角自适应SAR目标识别方法,通过设计正则项和Fisher信息矩阵保护已学习到的SAR目标特征的参数,构建姿态角自适应SAR目标识别连续学习模型。模型采用在线学习的方式学习新观测的SAR目标数据,通过Fisher信息矩阵动态调节参数的正则化强度,保护已学习的对识别任务贡献大的模型参数,增强模型对不同姿态角下SAR目标特征的自适应能力,提高目标识别的准确性。在MSTAR数据集上进行实验,姿态角自适应SAR‑ART模型能够在线学习不同姿态角下SAR目标数据,不断适应不同姿态角下SAR目标特征变化,识别精度得到有效提高。本发明可广泛应用于SAR目标识别技术领域。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410758703.4 | 专利名称: | Fisher信息矩阵姿态角自适应SAR目标识别方法 |
申请日: | 2024-06-13 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/25搜分类 通信技术搜索 |
公开/公告日: | 2024-12-06 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118628719B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |