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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多尺度池化膨胀金字塔网络的干涉解缠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：CN119294464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411803198.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种基于多尺度池化膨胀金字塔网络的干涉解缠方法是由黄柏圣;刘婷;杨金鹏;孙喆设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度池化膨胀金字塔网络的干涉解缠方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度池化膨胀金字塔网络的干涉解缠方法，以真实相位图像、结合其对应的包裹相位图像，构建样本数据集，针对设计包含多尺度池化模块MSPM和膨胀金字塔模块DCPM的待训练网络，执行网络训练，获得相应相位图像解缠模型，实现低信噪比情况下的干涉相位解缠，具有收敛速度快、实时性强、鲁棒性强的优点，在实际应用中，能够有效提高合成孔径雷达干涉测量精度。

本发明授权一种基于多尺度池化膨胀金字塔网络的干涉解缠方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度池化膨胀金字塔网络的干涉解缠方法，其特征在于：按如下步骤A至步骤C，获得目标类型合成孔径雷达对应的相位图像解缠模型，然后针对目标类型合成孔径雷达的包裹相位图像，应用相位图像解缠模型进行处理，获得相对应的解包裹相位图像；步骤A.获得目标类型合成孔径雷达对应预设数量的真实相位图像，以及各幅真实相位图像分别对应的包裹相位图像，并以单幅真实相位图像及其应的包裹相位图像构成样本，进而构建样本数据集，然后进入步骤B；步骤B.构建包含多尺度池化模块MSPM和膨胀金字塔模块DCPM的待训练网络，然后进入步骤C；步骤C.基于样本数据集，以包裹相位图像为输入，对应真实相位图像为输出，针对待训练网络进行训练，获得目标类型合成孔径雷达对应的相位图像解缠模型；待训练网络包括编码器网络Encoder和解码器网络Decoder，其中，编码器网络Encoder包括多尺度池化模块MSPM、膨胀金字塔模块DCPM、以及自输入端至输出端方向依次串联的3x3卷积层、批归一化和线性激活组合层和四个编码子模块，其中，3x3卷积层的输入端构成编码器网络Encoder的输入端，即待训练网络的输入端，依次串联中顺序第四个编码子模块的输出端对接膨胀金字塔模块DCPM的输入端，膨胀金字塔模块DCPM的输出端构成编码器网络Encoder的主输出端；编码器网络Encoder中依次串联下顺序第一个编码子模块的输出端对接多尺度池化模块MSPM的输入端；各编码子模块的结构彼此相同，各编码子模块分别自输入端至输出端方向依次串联最大池化层、卷积块，其中，最大池化层的输入端构成编码子模块的输入端，卷积块的输出端构成编码子模块的输出端；解码器网络Decoder包括自输入端至输出端方向依次串联的四个解码子模块、以及转置卷积层、连接层、3x3卷积层、批归一化和线性激活组合层，其中，批归一化和线性激活组合层的输出端构成解码器网络Decoder的输出端，依次串联中顺序第一个解码子模块的输入端构成解码器网络Decoder的输入端；各解码子模块的结构彼此相同，各解码子模块分别自输入端至输出端方向依次串联转置卷积层、连接层、卷积块，其中，转置卷积层的输入端构成解码子模块的输入端，卷积块的输出端构成解码子模块的输出端；编码器网络Encoder中批归一化和线性激活组合层的输出端对接解码器网络Decoder中依次串联下顺序最后一个连接层的输入端，编码器网络Encoder中多尺度池化模块MSPM的四个输出端分别一一对应对接解码器网络Decoder中四个解码子模块中连接层的输入端，由多尺度池化模块MSPM输出四个不同尺寸的特征图，并按特征图尺寸由小至大，依次将四个特征图分别输送至解码器网络Decoder中依次串联下顺序各解码子模块中连接层的输入端；编码器网络Encoder中依次串联下顺序第二个编码子模块的输出端对接解码器网络Decoder中依次串联下顺序第三个解码子模块中连接层的输入端，编码器网络Encoder中依次串联下顺序第三个编码子模块的输出端对接解码器网络Decoder中依次串联下顺序第二个解码子模块中连接层的输入端，编码器网络Encoder中依次串联下顺序第四个编码子模块的输出端对接解码器网络Decoder中依次串联下顺序第一个解码子模块中连接层的输入端，编码器网络Encoder的主输出端对接解码器网络Decoder的输入端。

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