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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种基于瓶颈神经网络嵌入的飞行目标轨迹分类的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：CN116091813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211220036.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于瓶颈神经网络嵌入的飞行目标轨迹分类的方法是由雷磊设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于瓶颈神经网络嵌入的飞行目标轨迹分类的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于瓶颈神经网络嵌入的飞行目标轨迹分类的方法，涉及目标识别的技术领域，包括：首先从飞行目标的轨迹数据中提取飞行目标运动特征；其次将飞行目标运动特征输入瓶颈神经网络进行特征嵌入，并输出嵌入结果；最后将嵌入结果输入由多个分类器组成的多人表决器中，进行飞行目标轨迹类型识别，得到最终的识别结果；本发明，针对飞行目标的轨迹数据，从中挖掘出目标运动特性，并利用该特性对飞行目标进行分类，提高飞行目标轨迹分类的准确率和鲁棒性。

本发明授权一种基于瓶颈神经网络嵌入的飞行目标轨迹分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于瓶颈神经网络嵌入的飞行目标轨迹分类的方法，其特征在于，包括： 步骤S1：从飞行目标的轨迹数据中提取飞行目标运动特征； 步骤S2：将飞行目标运动特征输入瓶颈神经网络进行特征嵌入，并输出嵌入结果； 步骤S3：将嵌入结果输入由多个分类器组成的多人表决器中，进行飞行目标轨迹类型识别，得到最终的识别结果； 所述步骤S1，包括： 步骤S11：根据飞行目标的轨迹数据计算局部特征； 步骤S12：根据飞行目标的轨迹数据计算全局特征； 步骤S13：将局部特征和全局特征叠加，构成高维度的特征向量，作为飞行目标运动特征； 所述步骤S11，包括： 根据飞行目标的轨迹数据计算飞行目标轨迹中各点的运动参数；所述运动参数包括：速度、加速度、航向、曲度； 采用分段法将飞行目标轨迹分成多个轨迹段； 根据每个轨迹段中的各点的运动参数，计算得到每个轨迹段的段长度、段平均速度、段平均加速度、段平均曲度、段平均航向，作为局部特征； 所述步骤S12，包括： 根据飞行目标轨迹中各点的运动参数，分别计算各运动参数的均值、标准差、最大值、最小值、mod、下四分位数、上四分位数、四分位距离、偏斜度、峰度、变化系数、自相关系数； 根据飞行目标轨迹的轨迹数据，计算飞行目标的朝向变化率、停止率、速度变化率和航迹长度； 将各运动参数的均值、标准差、最大值、最小值、mod、下四分位数、上四分位数、四分位距离、偏斜度、峰度、变化系数、自相关系数和飞行目标的朝向变化率、停止率、速度变化率、航迹长度，作为全局特征； 所述步骤S2中的瓶颈神经网络将高维度的特征向量映射成低纬度的t-vector，完成特征嵌入； 所述瓶颈神经网络为七层全连接网络结构； 其中，倒数第二层为瓶颈层，所述瓶颈层节点远低于其余层节点，用于压缩特征维度和输出嵌入结果。

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