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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标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：CN116246079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111482835.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法是由史泽林;向伟;刘云鹏;邬抒航;蓝德岩;刘鑫设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标识别技术领域，特别提供了一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法。利用飞机本身的形状结构特点提取圆周滤波特征进行特征增强，与深度神经网络特征结合，最终学习到基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别。本发明具有旋转不变性与尺度不变性，与单独采用卷积神经网络识别相比定位更精确，可以精确地识别飞机目标，具有较高的识别精确率与召回率。

本发明授权一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：输入带有飞机的原始图像； 步骤2：对输入的原始图像进行圆周滤波特征提取； 步骤3：将提取到的圆周滤波特征在原始图像的通道上进行特征增强； 步骤4：将增强后的图像输入深度目标检测网络，并利用反向传播算法更新网络参数，以训练深度目标检测网络； 步骤5：将待检测图像输入到训练好的深度目标检测网络，输出识别结果； 所述步骤2具体为： 选取以飞机中心为圆心，大于机身宽度同时小于翼展长度为半径的多个同心圆的圆周上像素值，经过离散傅立叶变换后得到幅度响应，取多个不同半径圆周幅度响应平均后的结果，作为圆周滤波特征图； 所述深度目标检测网络包括顺序连接主干网络、颈部网络以及卷积预测模块，其中：所述主干网络先将输入图像进行Mosaic数据增强，之后对其进行隔行采样，以将高分辨率输入图像隔行采样拆分后重新堆叠成多个低分辨率的图像通道；再将处理后的特征图像依次通过主干网络基础模块和CSP结构，将输出的结果作为颈部网络的输入； 所述颈部网络采用FPN+PAN结构，所述FPN层自顶向下传达语义特征，所述PAN层自底向上传达定位特征，将颈部网络的输出通过卷积预测模块进行预测； 所述卷积预测模块，通过卷积层进行飞机目标识别。

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中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114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”。