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龙图腾网获悉济南安迅科技有限公司申请的专利基于多源数据融合的全域无人值守智能监控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：CN120932182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511446251.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多源数据融合的全域无人值守智能监控方法是由王晓宇;李自然;乔立娇设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的全域无人值守智能监控方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的全域无人值守智能监控方法，方法包括：获取待识别目标的实时特征向量以得到全局判别分；评估所述待识别目标的类别不确定性；根据所述类别不确定性，自适应生成用于模型融合的动态权重；采用预先训练的局部细节模型得到局部判别分，并利用动态权重将局部判别分与全局判别分进行加权融合，得到最终判别分，基于所述最终判别分确定所述待识别目标的类别，从而实现对无人机与鸟类的自适应识别。通过本申请的技术方案，能够有效构建无人机与鸟类的非线性决策边界，显著提升复杂场景下对模糊目标的识别准确率。

本发明授权基于多源数据融合的全域无人值守智能监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的全域无人值守智能监控方法，其特征在于，包括： 获取待识别目标的实时特征向量，并采用预先训练的全局判别模型对所述实时特征向量进行投影，得到全局判别分； 基于所述实时特征向量在历史样本数据中的邻近样本分布，评估所述待识别目标的类别不确定性；所述评估所述待识别目标的类别不确定性，包括： 在历史样本数据的特征空间中，搜索与所述实时特征向量最近的K个历史样本，计算所述实时特征向量到这K个历史样本的平均距离，并对该平均距离进行归一化，得到特征空间稀疏度指标； 分别统计这K个历史样本中属于无人机类别和鸟类类别的数量，以计算近邻类别熵指标； 将所述特征空间稀疏度指标与所述近邻类别熵指标相结合，得到类别不确定性；所述特征空间稀疏度指标满足关系式： 其中，为特征空间稀疏度指标，为实时特征向量，为实时特征向量到K个最近历史样本的平均距离，和分别为训练阶段统计的全体历史样本的平均距离的最大值与最小值；所述近邻类别熵指标满足关系式： 其中，为近邻类别熵指标，为K个历史样本中无人机类别样本所占的比例，为K个历史样本中鸟类类别样本所占的比例； 根据所述类别不确定性，自适应生成用于模型融合的动态权重；所述动态权重满足关系式： 其中，为动态权重，为特征空间稀疏度指标，为近邻类别熵指标，和为预设的超参数； 采用预先训练的局部细节模型对所述实时特征向量进行投影，得到局部判别分，并利用所述动态权重将所述局部判别分与所述全局判别分进行加权融合，得到最终判别分，基于所述最终判别分确定所述待识别目标的类别，从而实现对无人机与鸟类的自适应识别。

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