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龙图腾网获悉中国科学院心理研究所申请的专利一种基于质心运动特征的飞鸟和无人机分类模型构建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：CN116363412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310121385.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于质心运动特征的飞鸟和无人机分类模型构建方法及系统是由张弢;韩艺斐设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于质心运动特征的飞鸟和无人机分类模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于质心运动特征的飞鸟和无人机分类模型构建方法及系统，拍摄飞鸟和无人机飞行的视频资料；对视频资料预处理后剪切为若干段固定时长的轨迹，形成视频数据集；采用计算机视觉算法标注出质心运动轨迹，并做小波去噪预处理；计算质心运动轨迹中轨迹片段的速度、加速度值运动特征，并提取轨迹片段在不同频率区间的最大波动幅度；采用机器学习针对飞鸟和无人机的速度、加速度和轨迹波动特征分别建立速度分类器、加速度分类器和轨迹波动分类器；将三个分类器的预测结果加权整合，用五折交叉验证方式得到最佳权重，建立飞鸟和无人机分类模型；本发明所提供的飞鸟和无人机分类模型，速度快、准确率高，无需人工判断，解放人力成本。

本发明授权一种基于质心运动特征的飞鸟和无人机分类模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于质心运动特征的飞鸟和无人机分类模型构建方法，其特征在于，其构建方法包括如下步骤： 步骤1，拍摄飞鸟飞行，同时操控无人机模拟飞鸟的运动轨迹飞行，分别得到飞鸟和无人机飞行的视频资料； 步骤2，对视频资料进行预处理，并剪切为若干段固定时长的轨迹，形成视频数据集； 步骤3，采用计算机视觉算法标注出视频数据集中每一帧飞行目标的质心位置，形成质心运动轨迹，并做小波去噪预处理； 步骤4，将每段轨迹无重叠地划分为若干段固定时长的局部轨迹片段,计算轨迹片段的速度、加速度和轨迹波动运动特征，得到所有速度数值和加速度数值，并提取轨迹片段在不同频率区间的最大波动幅度； 步骤5，采用机器学习针对飞鸟和无人机的速度、加速度和轨迹波动特征分别建立速度分类器、加速度分类器和轨迹波动分类器； 步骤6，利用加权整合方法将步骤5中所得三种分类器的预测结果加权整合，采用交叉验证法得到最佳权重，建立运动轨迹分类模型，并对测试集中的飞鸟和或无人机视频数据集进行识别； 步骤7，轨迹数据逐帧输入运动轨迹分类模型，当输入轨迹长度达到200毫秒时，运动轨迹分类模型计算轨迹片段的类别概率，每新输入一帧数据，就获取最新的200毫秒轨迹片段，输出新的类别概率；随着轨迹数据的不断输入，运动轨迹分类模型持续向稳定性评估模块输入更新的概率信息；采用基于人类大脑工作记忆和决策机制建立的稳定性评估模块对轨迹片段的类别概率进行稳定性评估后输出分类结果，当输入的同一类别概率，在连续10个中存在至少7个的类别概率大于0.8，并且速度分类器、加速度分类器及轨迹波动分类器的类别判断一致时，输出分类结果。

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