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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种融合多源特征的飞行器分类方法及系统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：CN114330585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202111679768.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合多源特征的飞行器分类方法及系统是由庄福振;童逸琦;张华杰;应宇欣;钱思涵;王德庆;陈黎;崔小舟设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源特征的飞行器分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多源特征的飞行器分类方法及系统。该飞行器分类方法包括如下步骤：接收多个传感器获取的飞行器数据；判断飞行器数据的类型；若飞行器数据为单源数据，则直接对飞行器数据进行预处理，并进行特征提取，以获取单源特征；若飞行器数据为多源数据，则分别对各类型的飞行器数据进行预处理，并分别对各类型的飞行器数据进行特征提取，以获取综合特征；将单源特征或综合特征输入到多层感知机网络中，以预测飞行器的类别。本发明综合考虑了多种特征信息，能够提高对飞行器分类的准确性和分类效果，提高了飞行器分类系统的适应性。

本发明授权一种融合多源特征的飞行器分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多源特征的飞行器分类方法，其特征在于包括以下步骤： 接收多个传感器获取的飞行器数据，所述飞行器数据至少包括：可见光图像、飞行轨迹和电磁辐射； 判断所述飞行器数据的类型； 若所述飞行器数据为单源数据，则直接对所述飞行器数据进行预处理，并进行特征提取，以获取单源特征；若所述飞行器数据为多源数据，则分别对各类型的飞行器数据进行预处理和特征提取，以获取综合特征；其中，所述综合特征通过以下方式获取：当分别对各类型的飞行器数据进行特征提取后，判断是否需要进行特征融合；若需要，则对可见光图像特征和飞行轨迹特征进行加权求和，得到第一加权特征；对飞行轨迹特征和电磁辐射特征进行加权求和，得到第二加权特征；将所述第一加权特征与所述第二加权特征进行特征拼接，得到所述综合特征；若不需要，则直接将不同类型的特征相加，得到所述综合特征； 将所述单源特征或所述综合特征输入到多层感知机网络中，以预测飞行器的类别； 其中，所述第一加权特征通过如下步骤获得： 对可见光图像特征进行线性变换得到，以使所述的特征维度与所述飞行轨迹特征的特征维度相同； 采用Sigmoid函数，通过下式进行加权求和得到第一加权特征； 其中，代表单位矩阵；代表元素乘；代表Sigmoid函数归一化后的特征权重；和代表权重矩阵，由模型在训练过程中得出； 所述第二加权特征通过如下步骤获得： 采用Sigmoid函数，通过下式进行加权求和得到第二加权特征； 其中，代表飞行轨迹特征；代表电磁辐射特征；代表Sigmoid归一化后的特征权重；和代表权重矩阵，由模型在训练过程中得出。

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