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龙图腾网获悉上海无线电设备研究所;中国人民解放军96901部队申请的专利多模态特性融合的智能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：CN115565050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211242550.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权多模态特性融合的智能目标识别方法是由顾丹丹;杜君;廖意;吴称光;刘峰设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特性融合的智能目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态特性融合的智能目标识别方法，在构建典型空中目标高分辨率距离像、红外图像样本库的基础上，分别采用注意力双向门控循环单元模型从高分辨率距离像时间序列样本，采用轻量化的卷积神经网络模型从红外图像样本中学习提取空中目标多模态深度特征表示；采用高斯分布受限玻尔兹曼机实现空中目标多模态特征抽象融合，去除冗余，形成更具辨识力、代表性的多模态特征联合表示；利用小样本条件下泛化能力强、训练速度快、分类精度高的核超限学习机作为分类器，实现空中目标类型识别。本发明采用异构深度学习模型抽象提取并融合高分辨率距离像、红外图像中的空中目标特征信息用于目标识别，提高识别精度。

本发明授权多模态特性融合的智能目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态特性融合的智能目标识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别空中目标的多模态特征数据样本；其中，所述多模态特征数据样本包括高分辨率距离像样本和红外图像样本； 构建并训练高分辨率距离像、红外图像空中目标特征学习的异构深度学习网络； 训练高分辨率距离像、红外图像空中目标特征融合学习的高斯分布受限玻尔兹曼机； 训练基于高分辨率距离像、红外图像深度融合特征的核极限学习机分类器； 所述训练高分辨率距离像、红外图像空中目标特征融合学习的高斯分布受限玻尔兹曼机，具体包括： 将每个高分辨率距离像时间序列样本输入到训练好的BGRUHRRP模型中，将得到的高分辨率距离像时序特征表示层的输出向量标记为，表示样本编号； 将每个红外图像训练样本输入到训练好的CNNInfra模型中，将得到的全连接结构层的输出向量标记为，表示样本编号； 将高分辨率距离像空中目标特征学习的注意力BGRU模型的顶层输出特征向量，与红外图像空中特征学习CNN模型的顶层输出特征向量，按照式2进行组合，形成多模态特征向量； 2 将对应于每一组空中目标高分辨率距离像、红外图像训练样本的多模态特征向量，输入到1层高斯分布受限玻尔兹曼机GRBM中进行训练，保存该GRBM的参数，并将其输出向量输入到Softmax分类器；基于Softmax分类结果，利用反向传播方法对GRBM的权重参数进行微调；这样通过不断迭代，直至GRBM收敛，得到训练好的多模态特征融合学习模型，固化保存该GRBM的参数； 所述训练基于高分辨率距离像、红外图像深度融合特征的核极限学习机分类器，具体包括： 将对应于每一组高分辨率距离像、红外图像训练样本的多模态特征向量，输入到训练好的1层GRBM中，将其输出的多模态深度融合特征向量输入到核极限学习机分类器中，对KELM分类器进行训练，得到训练好的KELM分类器，固化保存该KELM的参数。

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上海无线电设备研究所;中国人民解放军96901部队，其通讯地址为：200233 上海市闵行区中春路1555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”。

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