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龙图腾网获悉安徽迪万科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的目标识别及定位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：CN120428192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510940595.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于深度学习的目标识别及定位方法是由乔亚;葛坤设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的目标识别及定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的目标识别及定位方法，涉及雷达探测技术领域，本发明根据回波信号构建成距离多普勒图，进行人工标注后进行特征提取形成特征图，而后构建候选框将特征图中的特征独立出来，以候选框特征框的关系形成正样本和负样本，将重点特征独立出来，以处理图片的思维构建目标的区分模型，利用特征图和距离多普勒的对应关系，以回归模型的思维构建定位模型并确定距离多普勒模型的目标点，实现目标的快速定位，本发明通过将回波信号先行进行可视化处理，而后通过区分模型和定位模型实现目标的识别和定位，整合了数据流，提升雷达在目标识别和定位方面的性能。

本发明授权一种基于深度学习的目标识别及定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的目标识别及定位方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：获取回波信号并转换为复数信号矩阵并通过傅里叶变换，获取复数信号矩阵关于每个距离单元每个频率单元的复数幅度； 步骤2：将复数幅度取正并形成幅度矩阵，将幅度矩阵转换为二维的距离多普勒图同时通过人工选定体现定位的真实框，将距离多普勒图和真实框输入卷积神经网络进行特征提取，形成特征图和特征框； 将幅度矩阵转换为距离多普勒图，逻辑如下： 距离多普勒图像素数量与幅度矩阵中元素数量相同，距离多普勒图像素点的编号与幅度矩阵元素坐标编号相同，距离多普勒图每个像素点的像素值为幅度矩阵中对应位置的幅度值，距离多普勒图的横轴代表距离，距离多普勒图的纵轴代表频移； 步骤3：根据特征框的面积形成三类候选框并在特征图上进行排布，获取每个候选框与特征框的交并比，根据交并比阈值将所有的候选框区分为正样本与负样本并输入全连接神经网络中训练，获取类别区分模型； 步骤4：获取类别区分模型中获得判定的结果的候选框，标定为目标框，以目标框与特征框的中心偏移向量为标签，将目标框及内部特征输入全连接神经网络模型进行训练，获取定位模型； 步骤5：雷达实时获取回波并形成特征图，在特征图中排布三类候选框并输入区分模型判定目标类别，获取目标框及内部特征输入定位模型，获取中心偏移向量和定位识别框实现目标定位。

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