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龍圖騰網獲悉西安郵電大學申請的專利一種基于注意力機制的空間序列極化SAR圖像分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113935432B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111283911.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于注意力機制的空間序列極化SAR圖像分類方法是由滑文強;王欣雷;張聰;謝雯;金小敏;張璐;鄧萬宇設計研發完成，并于2021-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的空間序列極化SAR圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力機制的空間序列極化SAR圖像分類方法，包括構建分類模型，分類模型包括依次連接的輸入層、深度網絡模型、注意力層、扁平層、分類器和輸出層，深度網絡模型由多個空間強化長短期記憶網絡層組成；訓練分類模型，獲得訓練好的分類模型；提取待分類極化合成孔徑雷達圖像中每個像素的極化特征向量；以待分類極化合成孔徑雷達圖像的每個像素為中心選取像素塊，根據像素塊中每個像素對應的極化特征向量建立時序特征向量；將時序特征向量輸入訓練好的分類模型，得到分類結果。本發明根據PolSAR圖像像素之間的鄰域關系，采用LSTM模型中交叉連接的方法來加強像素空間信息之間的關系。此外，為了提高分類準確率，引入了注意力機制方法，從高層特征中選擇更有效的分類特征，加強關鍵點像素對分類結果的影響，提高了分類準確率。

本發明授權一種基于注意力機制的空間序列極化SAR圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的空間序列極化SAR圖像分類方法，其特征在于，包括： 構建分類模型，所述分類模型包括依次連接的輸入層、深度網絡模型、注意力層、扁平層、分類器和輸出層，所述深度網絡模型由多個空間強化長短期記憶網絡層組成； 訓練所述分類模型，獲得訓練好的分類模型； 提取待分類極化合成孔徑雷達圖像中每個像素的極化特征向量； 以所述待分類極化合成孔徑雷達圖像的每個像素為中心選取像素塊，根據所述像素塊中每個像素對應的極化特征向量建立時序特征向量； 將所述時序特征向量輸入所述訓練好的分類模型，得到分類結果； 所述空間強化長短期記憶網絡層具有遺忘門、輸入門和輸出門； 所述遺忘門用于把一些信息從記憶單元中丟棄，所述遺忘門讀取上一時刻的輸出和當前時刻的輸入，再通過激活函數決定需要保留的信息和需要丟棄的信息； 所述輸入門用于在記憶單元中決定需要保存的新信息，所述輸入門先通過激活函數決定需要被更新的值，然后通過tanh函數構建包括新候選值的向量，所述輸入門通過結合兩步操作更新記憶單元的狀態，然后將信息輸入到新的記憶單元中； 所述輸出門用于決定需要輸出的信息，所述輸出門先通過激活函數決定記憶單元中需要輸出的信息，再通過tanh函數對記憶單元進行處理，最后讓tanh函數處理的值和激活函數的輸出值進行相乘操作，得到需要輸出的信息； 所述注意力層根據不同特征的重要性，注意力機制產生注意權值矩陣和特征表示U，其公式如下所示： eti＝VTtanhWwhti+bw 其中，W、V、b為網絡可學習參數，e表示注意評分函數，U表示由注意機制計算出的特征向量，作為下一層的輸入。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安郵電大學，其通訊地址為：710000 陜西省西安市長安區西長安街618號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。