基于多目标神经网络架构优化的SAR对抗图像检测系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于多目标神经网络架构优化的SAR对抗图像检测系统及方法，本发明首先获取来自SAR历史数据库的图像数据集，对其进行数据解析和归一化，将其作为SAR图像检测离线训练模块的输入数据集，基于非支配排序遗传算法的设计神经网络架构优化平台获得针对FUSAR‑ship数据集的轻量级高鲁棒性的神经网络最优架构模型，在实现便于部署的同时，对SAR实时监控地面所产生图像的进行在线识别。本发明不仅可以用于SAR图像检测神经网络架构的自动生成和优化设计，而且在提高复杂SAR图像检测系统的对抗鲁棒性和准确率的同时，降低了SAR识别模型的复杂程度，大大减少了SAR在实现识别模型部署时的所需资源。

《基于多目标神经网络架构优化的SAR对抗图像检测系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022111645762，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为曾国强;魏海南;耿光刚;翁健;黄家承;张宇，申请日期为2022-09-23，公开（公告）日期为2025-12-23，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多目标神经网络架构优化的SAR对抗图像检测系统及方法，本发明首先获取来自SAR历史数据库的图像数据集，对其进行数据解析和归一化，将其作为SAR图像检测离线训练模块的输入数据集，基于非支配排序遗传算法的设计神经网络架构优化平台获得针对FUSAR‑ship数据集的轻量级高鲁棒性的神经网络最优架构模型，在实现便于部署的同时，对SAR实时监控地面所产生图像的进行在线识别。本发明不仅可以用于SAR图像检测神经网络架构的自动生成和优化设计，而且在提高复杂SAR图像检测系统的对抗鲁棒性和准确率的同时，降低了SAR识别模型的复杂程度，大大减少了SAR在实现识别模型部署时的所需资源。

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