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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于ICRN的序贯UWB-IR图像车辆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：CN115393693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211140750.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于ICRN的序贯UWB-IR图像车辆目标识别方法是由熊刚;陈迪;李龙龙;张淑宁设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ICRN的序贯UWB-IR图像车辆目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ICRN的序贯UWB‑IR图像车辆目标识别方法，包括步骤S100：基于阵列成像方法的UWB‑IR车辆目标成像数据集构造；步骤S200：ICRN网络模型设计，包括掩码层、可迭代卷积层和RNN层三个子模块，该模型利用了单个图像深度特征与序列图像间深度关联特征，并具备对序贯图像数量的动态自适应性；步骤S300：基于UWB‑IR仿真车辆图像集的ICRN模型分类性能验证；步骤S400：ICRN模型的泛化性与动态序贯目标识别性能分析。

本发明授权一种基于ICRN的序贯UWB-IR图像车辆目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ICRN的序贯UWB-IR图像车辆目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100：基于阵列成像方法的UWB-IR车辆目标成像数据集构造：将阵列成像算法引入UWB-IR，给出了UWB-IR目标成像方法，并根据给定的车辆散射点模型，仿真了不同观测条件下车辆目标的UWB-IR图像，构建UWB-IR车辆数据集； 步骤S200：ICRN网络模型设计：设计ICRN模型，包括Masking模块、可迭代卷积模块以及RNN模块，ICRN模型利用单个图像目标深度特征与序列图像目标间深度关联特征，同时具有对序列图像数量动态自适应性； 在步骤S200中，各模块具体包括： 所述Masking模块，估计输入图像与参考图像的dhash计算、设置序贯图像选择的dhash门限，图像序列筛选与编码； 所述可迭代卷积模块，包括四层卷积，卷积核尺寸分别为5*5、3*3、3*3、3*3，输入输出通道均为1，每层卷积附带大小3*3、步长为2的池化层与batch_normalization层；除了基础的四层卷积，还包括一组用于更新后续图片的更新权重，其参数维度与基础的四层卷积模型参数维度一致，即ωk+1＝ωk·ωiterable+biterable，其中，ωiterable与biterable为更新权重，ωk为前一张图像的卷积参数，ωk+1为后一张图像的卷积参数； 所述RNN模块包括一层结点数为64的LSTM层、两层全连接层，输入输出分别为64*64、64*3； 上述除去最后一层全连接层的输出不含激活函数，其余所有包含激活函数的选择都是ReLU，模型损失函数选择交叉熵函数； 步骤S300：ICRN模型效果验证：在仿真生成的UWB-IR车辆数据集验证ICRN模型的效果，并与其他深度网络方法进行对比； 步骤S400：模型泛化性与动态序贯目标识别性能：使用同一目标的不同分布数据来对ICRN训练与验证，根据验证集的表现分析ICRN的泛化性；同时，分析雷达与目标存在相对运动时，模型的动态序贯UWB-IR车辆目标识别性能。

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