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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种车载毫米波雷达目标分类方法、装置、系统及存储介质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：CN116626643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310792828.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种车载毫米波雷达目标分类方法、装置、系统及存储介质是由李家强;任梦豪;危雨萱;杨志豪;曹红设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载毫米波雷达目标分类方法、装置、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车载毫米波雷达目标分类方法、装置、系统及存储介质，属于雷达目标分类技术领域，方法包括：对预获取的雷达目标回波信号进行向量均值相消，滤除静止杂波；对滤除静止杂波的雷达目标回波信号进行速度维和距离维的快速傅里叶变换，获取雷达目标距离‑多普勒图像；将所述雷达目标距离‑多普勒图像输入至预构建的轻量化目标分类模型进行特征提取，并进行目标分类，获取目标分类结果；其中，所述轻量化目标分类模型是根据预获取的Ghost模块和MobileNetV3网络模型构建的。该方法能够消除静止杂波对目标信号的干扰，在保证分类准确率的同时降低网络复杂度。

本发明授权一种车载毫米波雷达目标分类方法、装置、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车载毫米波雷达目标分类方法，其特征在于，包括： 对预获取的雷达目标回波信号进行向量均值相消，滤除静止杂波； 对滤除静止杂波的雷达目标回波信号进行速度维和距离维的快速傅里叶变换，获取雷达目标距离-多普勒图像； 将所述雷达目标距离-多普勒图像输入至预构建的轻量化目标分类模型进行特征提取，并进行目标分类，获取目标分类结果； 其中，所述轻量化目标分类模型是根据预获取的Ghost模块和MobileNetV3网络模型构建的； 根据预获取的Ghost模块和MobileNetV3网络模型构建轻量化目标分类模型包括： 根据预获取的Ghost模块，构建G-Bottleneck模块； 对预获取的MobileNetV3网络模型进行删改，获取MobileNet11网络模型； 利用所述G-Bottleneck模块替换所述MobileNet11网络模型中的Bottleneck模块，并利用所述Ghost模块替换所述MobileNet11网络模型中卷积核大小为1×1的Conv2d卷积操作，获取轻量化目标分类模型。

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信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。