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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于双原型的区域特征强化雷达图像开集识别方法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：CN121482503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610007329.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于双原型的区域特征强化雷达图像开集识别方法是由罗曦;孙泽南;张寅;汪文琦;陆语纯;焦璐;黄钰林;杨建宇设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双原型的区域特征强化雷达图像开集识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开发明了一种基于双原型的区域特征强化雷达图像开集识别方法，属于雷达信号处理领域。该方法首先提出包含两个模块的特征提取器：目标区域特征增强模块用于强化区域特征信息，注意力感知通道丢弃模块则用于提升结构判别力并促进特征多样性。这些组件共同增强了开集条件下特征的区分度与鲁棒性。随后引入双原型损失函数，其中原型代表已知类特征，互补点预测未知类分布，从而有效分离已知与未知特征空间。为避免误分类，采用两种正则化约束互斥点分布；最后，本发明利用最大‑次大类概率差值与预设阈值作比较来确认待测雷达目标样本是否属于已知类。相比于一些先进的开集识别方法，本发明实现了更出色的开集识别性能。

本发明授权一种基于双原型的区域特征强化雷达图像开集识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双原型的区域特征强化雷达图像开集识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取已知类别有标签的雷达图像训练样本和未知类别的雷达图像测试数据，每个样本的全局特征空间划分为特征空间和开放空间； 步骤2：使用特征提取器对输入雷达图像进行特征提取； 步骤3：双原型学习；获取雷达目标的原型和互补点，互补点作为非第类已知类雷达图像样本与未知类雷达图像样本的中心； 计算雷达图像样本的特征提取器输出到其对应互补点和原型的距离，通过双原型损失函数促使雷达图像样本趋近其对应原型的同时远离对应互补点； 并建立损失函数对开放空间的范围加以约束；同时通过互补点约束损失函数避免互补点分布不均导致未知类雷达目标被错分类为已知类； 步骤4：使用训练好的模型进行未知类雷达目标判别；并设定雷达图像样本分类概率的最大类概率和次大类概率的差阈值，对未知类和已知类进行判别; 所述步骤3具体如下： 将第k类雷达目标的原型表示为，互补点表示为，其中和分别表示原型和互补点的数量； 第k类雷达图像样本到其对应互补点和原型的距离表示为： ； 其中，表示两个变量之间的距离，表示特征提取器的输出，其有可学习参数，表示欧式距离平方； 因此双原型损失函数数学表达式为： ； 其中，，K为已知类别数量，是正温度系数，表示样本索引，是第类互补点，是第类原型； 约束开放空间的损失函数表示为： ； 其中是一个可学习参数； 互补点约束损失函数表达式如下： ； 其中； 因此，总的损失函数表示为： ； 其中和是超参数。

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