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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于航迹特征的低空小微无人机目标智能识别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：CN119961758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510064048.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于航迹特征的低空小微无人机目标智能识别方法是由宫丽娜;高奇;李鹏;王宁宁;李迪设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于航迹特征的低空小微无人机目标智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于航迹特征的低空小微无人机目标智能识别方法，具体包括：针对低空小微无人机的航迹数据设计能够有效表征目标特性的多维度特征；通过质数步长采样法结合滑动窗口法对航迹数据进行数据增强；对增强后的航迹数据进行特征计算，并对异常值和缺失值进行处理，然后将数据归一化和标准化；使用AutoGluon框架进行特征重要性分析，筛选出关键特征并用其构建AutoGluon无人机分类器；再基于增强后的航迹数据构建iTransformer时间序列分类器，并与AutoGluon无人机分类器融合，经过训练迭代得到最优识别模型；本发明可实现对低空小型和微型无人机的快速、准确识别，具有高识别率和强适应性，能够广泛应用于低空无人机检测和防御领域。

本发明授权基于航迹特征的低空小微无人机目标智能识别方法在权利要求书中公布了：1.基于航迹特征的低空小微无人机目标智能识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、针对低空小微无人机的航迹数据，设计用以有效表征待识别目标的多维度特征； S2、通过质数步长采样法结合滑动窗口法对航迹数据集进行数据增强； S3、对数据增强后的航迹数据集进行特征计算，并对特征的异常值和缺失值进行处理，再将处理后的航迹特征进行归一化； S4、使用AutoGluon框架对归一化后的航迹特征进行重要性分析筛选出关键特征集以优化模型性能； S5、以筛选出的关键特征集为输入，构建AutoGluon无人机分类器，将关键特征集划分为训练集和验证集，训练出最优模型，并计算出AutoGluon无人机分类器识别目标物体的平均准确率； S6、基于增强后的航迹数据集再构建iTransformer时间序列分类器，并与构建的AutoGluon无人机分类器结合，综合考虑两种模型的识别能力和平均准确率，实现对低空目标的精准识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。