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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于多尺度卷积神经网络的枪支射击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：CN115510908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211186553.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多尺度卷积神经网络的枪支射击识别方法是由陈志聪;郑浩鑫;吴丽君设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度卷积神经网络的枪支射击识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度卷积神经网络的枪支射击识别方法。包括：步骤S1、采集整个射击过程中产生的加速度原始数据；步骤S2、将采集来的加速度原始数据进行预处理；然后进行数据帧的筛选，分别对三轴加速度信号进行前向差分，通过设定阈值确定候选枪击信号帧；最后选择合适的时间窗长度T，截取固定采样点数的枪击信号和非枪击信号，分别打上相应标签，将其作为数据集，并分为训练集和测试集；步骤S3、采用多尺度卷积神经网对训练数据集进行学习，并用Adam反向传播算法调整网络的参数；步骤S4、将测试数据集中待预测疑似枪击加速度数据作为模型的输入，最终得到识别准确率最高的模型。本发明的技术方案能够显著提高枪支射击识别的准确率和可靠性。

本发明授权一种基于多尺度卷积神经网络的枪支射击识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度卷积神经网络的枪支射击识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、将设定采样频率为fs的三轴加速度传感器部署在枪支上，采集整个射击过程中产生的加速度原始数据；fs应大于信号中最高频率的2倍，即fs≥2fmax，采样后的加速度数据能够完整的保留原始信号的信息；加速度传感器部署在包括枪管上方、枪托、瞄准装置的位置；加速度传感器记录射击过程包括从据枪动作开始到击发结束过程的动作信号； S2、将采集来的加速度原始数据进行预处理，首先进行数据清洗，对于异常值和缺失值进行删除；其次采用平滑滤波去除噪声；然后进行数据帧的筛选，分别对三轴加速度信号进行前向差分，通过设定阈值确定候选枪击信号帧；最后选择时间窗长度T，截取固定采样点数的枪支射击瞬间信号和非枪支射击瞬间信号，分别打上相应标签，将其作为数据集，并分为训练集和测试集； S3、采用多尺度卷积神经网络对训练集进行学习，并用Adam反向传播算法调整网络的参数；所述多尺度卷积神经网络，分为两个核心模块，即：输入并行模块和高级特征提取模块；其中组成输入并行模块的元素包括3路并行的卷积核大小为分别为40、20、10的一维卷积，及1路先通过最大池化层后通过卷积核大小为1的一维卷积；高级特征提取模块是在输入并行模块的基础上增加卷积核大小为1的一维卷积进行降维；最后通过全局平均池化层和全连层进行输出；所述多尺度卷积神经网络，通过如下方式调整网络的参数： S31、正向传播，使用的是多尺度卷积，其方法为： l表示神经网络层数，表示输出特征图，u表示特征图行大小，v表示特征图列大小，表示输入特征图，表示卷积核旋转180°得到的权值，bl表示偏置值，i表示卷积核行方向的第i个元素，j表示卷积核列方向的第j个元素，n表示卷积核行或列大小，relu表示激活函数， S32、池化层将特征图进行下采样，l表示神经网络层数，表示输出特征图，i表示输出特征图行大小，j表示输出特征图列大小，βl+1表示每个卷积核的权重，表示输入特征图，u表示输入特征图行大小，v表示输入特征图列大小，r表示下采样步长，bl+1表示偏置项； S33、反向传播，使用的是Adam反向传播更新损失函数，方法为： 定义一个目标函数 表示目标函数，i表示样本类别，yi表示样本类别i的标签，正类为1，负类为0；表示模型预测为样本类别i的概率，p表示待调参数，即权值和偏置值； 使用Adam优化算法反向传播算法调整参数，首计算有偏一阶矩估计与有偏二阶矩估计，t为训练时刻，st为t时刻有偏一阶矩估计，st-1为t-1时刻有偏一阶矩估计，rt为t时刻有偏二阶矩估计，rt-1为t-1时刻有偏二阶矩估计，为目标函数，p为待调参数，pt-1为t-1时刻参数，ρ1、ρ2为衰减速率，取值范围在区间[0,1之间；其次，计算修正一阶矩偏差与二阶矩偏差， 为t时刻一阶矩偏差，为t时刻二阶矩偏差；最后更新参数，ε为全局学习率，δ为常数； S4、将测试集中待预测疑似枪击加速度数据作为模型的输入，得出加速度信号的类别，并最终得到识别准确率最高的模型。

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