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龙图腾网获悉中南大学申请的专利模型的训练方法、雷达高分辨距离像特征提取方法及装置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：CN121640079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610143797.3，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权模型的训练方法、雷达高分辨距离像特征提取方法及装置是由董健;罗贤;肖程望;侯斐斐设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、雷达高分辨距离像特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型的训练方法、雷达高分辨距离像特征提取方法及装置，涉及数据处理技术领域。模型的训练方法包括：获取N组训练样本数据；基于N组训练样本数据对待训练模型进行训练，得到损失值；基于损失值对待训练模型进行参数调整，得到当前训练好的待训练模型；在损失值满足损失收敛条件的情况下，将当前训练好的待训练模型中的特征编码器网络确定为雷达高分辨距离像特征提取模型；损失值包括实例级损失，实例级损失基于正样本对之间的相似度以及负样本对之间的相似度确定。本发明实施例可以提高对雷达高分辨距离像数据进行特征提取的准确度。

本发明授权模型的训练方法、雷达高分辨距离像特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型的训练方法，其特征是，包括： 获取N组训练样本数据，第n组所述训练样本数据包括第n个观测目标在M个不同方位视角下的高分辨距离像数据，N和M均为正整数，n为小于或等于N的正整数； 基于N组所述训练样本数据对待训练模型进行训练，得到损失值，所述待训练模型包括特征编码器网络和判别特征投影头，所述特征编码器网络用于对所述高分辨距离像数据进行特征提取，得到初始特征向量，所述判别特征投影头用于对所述初始特征向量进行映射，得到判别特征向量； 基于损失值对所述待训练模型进行参数调整，得到当前训练好的待训练模型； 在所述损失值满足损失收敛条件的情况下，将所述当前训练好的待训练模型中的所述特征编码器网络确定为雷达高分辨距离像特征提取模型； 其中，所述损失值包括实例级损失，所述实例级损失基于正样本对之间的相似度以及负样本对之间的相似度确定，所述正样本对为位于同一组所述训练样本数据中的任意两个高分辨距离像数据对应的判别特征向量，所述负样本对为位于不同组所述训练样本数据中的任意两个高分辨距离像数据对应的判别特征向量； 其中，所述实例级损失为： ； ； 其中，为温度超参数，为指示函数，为第个观测目标在第个方位视角下的高分辨距离像数据对应的判别特征向量，为第个观测目标在第个方位视角下的高分辨距离像数据对应的判别特征向量，为第个观测目标在第个方位视角下的高分辨距离像数据对应的判别特征向量，为第个观测目标在第个方位视角下的高分辨距离像数据对应的判别特征向量，为和构成的正样本对的实例损失，用于计算余弦相似度。

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