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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利用于少样本SAR目标识别方法、装置、设备和介质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：CN121640286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610167368.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权用于少样本SAR目标识别方法、装置、设备和介质是由唐涛;李逸临;张思乾;赵凌君设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于少样本SAR目标识别方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于少样本SAR目标识别方法、装置、设备和介质。所述方法包括：基于元学习框架划分SAR样本为支持集与查询集，将原始SAR图像转换为语义图及属性散射中心拓扑图，通过三并行特征分支提取三类特征并计算类别原型，利用Softmax函数得到各分支置信度，按置信度分配教师与学生分支，最小化KL散度实现动态知识迁移，加权融合预测对数几率后经Softmax输出结果，反向传播优化网络。该方法通过多原型融合与交互蒸馏，抵御SAR图像相干斑噪声和类内方差高的问题，在极端数据稀缺场景下仍保持高鲁棒性与泛化能力。

本发明授权用于少样本SAR目标识别方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种用于少样本SAR目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取含类别标签的SAR样本数据集，基于元学习框架将所述SAR样本数据集划分为支持集和查询集； 将所述SAR样本数据集中的原始SAR图像转换为语义图以及属性散射中心拓扑图，利用包含三个并行特征分支的SAR目标识别网络，分别提取所述原始SAR图像、对应的语义图以及属性散射中心拓扑图的特征，得到原始图像特征、语义图特征以及属性散射中心特征； 利用所述支持集中各原始SAR图像对应的三类特征，计算每个目标类别分别在三个特征分支上的类别原型； 利用所述查询集中各原始SAR图像对应的三类特征以及对应的类别原型，通过Softmax函数计算三个特征分支的预测概率分布，并将各特征分支上概率分布的最大值作为对应特征分支的置信度，根据置信度相对值将三个特征分支分配为教师分支与学生分支，通过最小化KL散度实现特征分支间动态知识迁移； 对三个特征分支网络的预测对数几率进行归一化置信度加权融合，再经Softmax函数得到查询集中原始SAR图像的目标识别结果； 根据所述目标识别结果与对应的类别标签计算损失函数，通过反向传播优化所述SAR目标识别网络的参数，直至收敛，得到训练好的SAR目标识别网络； 获取待识别的SAR图像，将所述SAR图像转换为语义图以及属性散射中心拓扑图后，共同输入至训练好的SAR目标识别网络中，得到SAR目标识别结果。

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