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龙图腾网获悉青岛中科防务科技有限公司申请的专利一种基于视觉融合的低空无人机识别与反制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：CN120198827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510332827.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于视觉融合的低空无人机识别与反制方法及系统是由单林栋;陈刚;代杰;李晋伟;武文尚设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉融合的低空无人机识别与反制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉融合的低空无人机识别与反制方法及系统，涉及无人机识别反制技术领域。包括：设定多模块视觉模块，多模块视觉模块包括RGB模块、深度模块以及红外模块；基于多模块视觉模块融合多模态视觉特征，基于多模块视觉模块，对获取到的多模态数据进行预处理，提取初步特征，通过处理方法对模态特征集进行归一化处理。本发明提取多模态特征，根据提取后的多模态特征，设定初始系数，对提取数据进行加权融合，通过分类概率的获取，配合转化函数获取识别反馈数据，同时设定反馈阈值，当达到反馈阈值时，通过目标反制方法进行反制，从而实现了多模块配合共同识别无人机的效果，提高了无人机的识别精度。

本发明授权一种基于视觉融合的低空无人机识别与反制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉融合的低空无人机识别与反制方法，其特征在于，包括： 设定多模块视觉模块，多模块视觉模块包括RGB模块、深度模块以及红外模块； 基于多模块视觉模块融合多模态视觉特征，基于多模块视觉模块，对获取到的多模态数据进行归一化处理，得到归一数据集； 基于归一数据集，通过提取方法进行多模态特征提取，得到提取特征集； 设定初始权重系数，得到初始系数项，基于提取特征集，通过初始系数项对提取特征集进行加权融合，得到多模态融合特征； 基于多模态融合特征，通过分类概率获取方法进行信息识别，分类概率获取方法包括分类概率获取公式： ；其中为转化函数，为转置后权重矩阵，为偏置项，为多模态融合特征，为分类概率； 设定目标输出类别，基于分类概率计算结果，得到目标结果项； 基于目标结果项，得到识别反馈数据，设定反馈阈值，判断识别反馈数据是否达到反馈阈值，当达到反馈阈值时，通过目标反制方法进行反制； 通过调节方法调节初始系数项，进而对多模态融合特征进行更新，得到更新特征项，基于更新特征项重新获取分类概率，得到更新反馈数据，在不同情况下进行针对式识别； 所述反馈阈值的设定方法包括： 设定第一反馈值和第二反馈值，第一反馈值和第二反馈值为固定数值，基于目标输出类别，得到至少一个类别第一值以及类别第二值； 设定目标识别项，目标识别项包含在目标输出类别中，基于目标识别项与第一反馈值和第二反馈值的组合结果，得到反馈阈值； 所述目标反制方法包括： 设定反制组合模块，反制组合模块包括干扰模块和电子模块； 基于识别反馈数据，获取距离数据，得到反制距离项，设定反制区间，反制区间分别与干扰模块和电子模块对应，基于反制距离项，选择目标模块作为选定反制模块； 所述调节方法包括： 通过目标设备获取光照强度数据，得到实时强度项； 对光照强度进行范围划分，得到至少两个划分范围项，划分范围项分别对应不同光照强度范围； 设定主模块以及次模块，同时设定主权重占比数值，主权重占比数值分别与划分范围项对应； 判断实时强度项与划分范围项的对照结果，得到主模块的占比数值，进而得到目标占比数值，次模块平均分配剩余占比数值，进而对初始系数项进行调节； 提取方法包括卷积神经网络提取，提取方法包括： 设定卷积操作公式，卷积操作公式为： ;其中为归一化处理后的数据，为卷积核权重，为偏置项，为输出特征图； 基于输出特征图，使用ReLU激活函数，得到激活信息项，基于激活信息项进行最大池化，并进行全连接，得到全连接数据层，对全连接数据层进行归一化处理，得到提取特征集。

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