[发明专利]一种SAR图像识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种SAR图像识别方法，其特征在于，包括：

获取SAR图像；

将所述SAR图像进行分块降维，得到多个子块图像向量；

通过共享编码网络对每个所述子块图像向量进行相对位置偏移和权重累加得到第一编码向量，将所述第一编码向量随机失活部分神经元得到第二编码向量，将所述第一编码向量和所述第二编码向量拼接得到目标编码向量；

对所述目标编码向量进行分类识别，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，所述SAR图像的尺寸大小为H*W；所述子块图像的数量为P*P；每个所述子块图像的尺寸大小为

3.根据权利要求1所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，在所述将所述SAR图像进行分块降维，得到多个子块图像向量的步骤之后，还包括：在多个所述子块图像向量引入分类向量，对多个所述子块图像向量和所述分类向量添加位置编码。

4.根据权利要求1所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，所述对每个所述子块图像向量进行相对位置偏移和权重累加得到第一编码向量，包括：

将所述子块图像向量变换为自注意力机制的查询向量；

将所述查询向量变换为相对位置偏移向量；

将所述查询向量变换为累加权重值。

5.根据权利要求4所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，所述对每个所述子块图像向量进行相对位置偏移和权重累加得到第一编码向量，包括：

将所述子块图像向量的像素点的坐标与所述相对位置偏移向量相加，以进行相对位置偏移，得到偏移向量；

通过反向传播算法对所述偏移向量进行注意力采样，得到采样向量；

将所述采样向量与所述累加权重值进行权重累加得到所述第一编码向量。

6.根据权利要求1所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，所述将所述第一编码向量随机失活部分神经元得到第二编码向量，包括：

使所述第一编码向量依次经过第一线性层进行线性变换，经过激活函数层进行激活，经过第二线性层进行线性变换，以随机失活部分神经元得到所述第二编码向量。

7.根据权利要求3所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，所述对所述目标编码向量进行分类识别，得到识别结果，包括：

从所述目标编码向量中提取所述分类向量；

对所述分类向量进行分类识别，得到分类结果。

8.根据权利要求1所述的一种SAR图像识别方法，其特征在于，所述共享编码网络的损失函数为：式中，x_T为正确分类的分数值，x_F为错误分类的分数值，n为训练次数，sarmargin为预设的x_T与x_F的差值阈值。

9.一种SAR图像识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取SAR图像；

降维模块，用于将所述SAR图像进行分块降维，得到多个子块图像向量；

编码模块，用于通过共享编码网络对每个所述子块图像向量进行相对位置偏移和权重累加得到第一编码向量，将所述第一编码向量随机失活部分神经元得到第二编码向量，将所述第一编码向量和所述第二编码向量拼接得到目标编码向量；

识别模块，用于对所述目标编码向量进行分类识别，得到识别结果。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的SAR图像识别方法。