武汉工程大学候选人公示(原标题: 专利权转让公示[2026]1号)

我校2件发明专利拟转让深圳立专信息科技有限公司。根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》《点击登录查看科技成果转化管理办法》（武工大科发[2025]5号）相关要求，经双方协商最终确定转让总金额为1万元（大写：壹万元整）。目前，全体发明人同意该专利成果转让。

公示期15天（****-****）。若有异议请在公示期内如实向科学技术发展院书面反映情况。联系电话：****。

特此公示。

发明名称：一种极化SAR影像旋转域特征表达提取与分类方法

专利号：****0

发明人：王磊；赵书伟;洪汉玉;张耀宗;华夏;吕琪文

申请人：点击登录查看

发明简介：本发明公开了一种极化SAR影像旋转域特征表达提取与分类方法，该方法包括以下步骤：获取PolSAR图像中各像素的极化相干矩阵，利用不同极化方向角对应的极化旋转矩阵生成待分类像素的旋转域极化相干矩阵序列，作为3D卷积视觉Transformer的输入；在3D卷积视觉Transformer中先使用两个3D卷积块来捕获极化相干矩阵的中级特征映射；将第二个3D卷积块的输出作为后续两个3D视觉Transformer块和两个3D池化层的输入，学习旋转域极化相干矩阵的高级特征表示；利用3D视觉Transformer学习输入特征图的局部和全局特征表示；利用所提出的3D卷积视觉Transformer输出的高级特征图进行分类，即将特征表示输入分类器进行PolSAR图像分类。本发明能够高效完成对极化合成合成孔径雷达图像的分类任务。

发明名称：结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法

专利号：****5

发明人：王磊;朱升辉;洪汉玉;时愈;马雷;彭令目

申请人：点击登录查看

发明简介：本发明公开了一种结合极化旋转角与空间自注意力的极化SAR影像分类方法，包括：获取极化SAR影像的极化相干矩阵序列，并从中提取待分类像素的邻域窗口四维数据；利用两个3D卷积块提取极化SAR影像的低级特征表示；建立极化角与空间局部特征提取网络架构，分别提取极化角和空间的局部特征；以transformer编码层为基础架构，建立极化角与空间全局特征提取及融合网络架构，以分别学习极化角与空间的全局特征以及进行全局特征融合；利用3D池化层与3D卷积块的组合对全局特征融合图进行下采样与高级特征提取，得到特征向量；将特征向量映射到分类器进行极化SAR影像类别分类并输出该待分类像素的分类结果。本发明有效提高了极化SAR影像的分类准确率。

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