本发明公开了基于混合注意力机制的SAR图像车辆目标识别方法，S1、数据集：采用MSTAR数据集；S2、混合注意力模块设计：根据实际需求和场景特点，设计合适的混合注意力模块；S3、模型架构设计：设计基于混合注意力机制的改进网络MA‑MobileNetV2；S4、模型训练：使用MSTAR数据集进行模型训练；S5、模型评估和优化：通过对比实验和性能评估指标，对模型进行评估和优化；S6、实施和部署：将训练好的模型应用于实际场景中的复杂SAR图像车辆目标识别任务，可以使用图像处理库或自定义软件实现模型的部署。涉及计算机视觉技术领域，其技术方案要点是：基于混合注意力机制的SAR图像车辆目标识别方法能够提高识别准确率、增强识别稳定性、适应复杂场景并减少计算复杂度。