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龙图腾网获悉中国人民解放军国防大学联合作战学院申请的专利一种面向服务的无人装备智能行为概念模型构建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：CN120953891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511212828.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种面向服务的无人装备智能行为概念模型构建方法是由张英;王培;强杰;张晓艳;张京涛;周宇;刘建成;杨博设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向服务的无人装备智能行为概念模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向服务的无人装备智能行为概念模型构建方法，涉及军事领域技术领域，包括以下步骤：无人装备在执行侦察和打击任务时，搭载光学、红外和多光谱摄像设备，持续采集战场实时视频，通过多光谱数据采集，在各种复杂战场环境下保持高效的目标识别和跟踪能力。本发明通过多光谱数据采集提升目标识别精度，实时监测视频流提取潜在攻击特征，并借助深度学习模型高效识别攻击隐患，在高风险环境下，自适应调整检测策略，增强对隐蔽攻击的响应能力，确保战术执行的精准性和即时性，从而优化识别效率，降低误判和漏检风险，提高作战资源利用率，为无人装备的智能化应用提供高效、精准、自适应的解决方案。

本发明授权一种面向服务的无人装备智能行为概念模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向服务的无人装备智能行为概念模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 无人装备在执行侦察和打击任务时，搭载光学、红外和多光谱摄像设备，持续采集战场实时视频，通过多光谱数据采集，在各种复杂战场环境下保持高效的目标识别和跟踪能力，减少因单一光谱数据源带来的识别误差； 将采集到的实时视频流通过通信链路传输至边缘计算单元，在传输过程中，实时获取视频流的传输信息，用于后续的攻击特征提取和分析； 在监控窗口内，对获取的传输数据进行特征提取，通过提取传输攻击特征初步识别出视频流传输过程中存在的潜在攻击行为，为后续的攻击预测和响应提供关键依据； 将提取的传输攻击特征作为特征向量输入至预先训练好的深度学习模型中进行分析，对视频流传输时的潜在攻击隐患进行智能化预测，提前识别出潜在的攻击风险； 当深度学习模型识别出视频流传输存在潜在攻击隐患时，根据攻击风险程度智能化缩短目标识别处理的间隔时间，增强对短暂且隐蔽攻击的检测能力，确保无人装备能够及时识别并应对潜在威胁； 在检测频率提升的同时提高目标识别算法在短时间内的推理次数，确保在高频检测下，每个检测周期内的目标识别都能快速且准确地完成，及时发现和响应潜在威胁，减少因推理延迟导致的误判和漏检风险； 在监控窗口内，对获取的传输数据进行特征提取，具体的过程如下： 从获取的传输数据中提取监控视频流传输路径的变化频率和视频流中数据包大小的分布情况，在监控窗口内，对提取的监控视频流传输路径的变化频率和视频流中数据包大小的分布情况进行特征工程后，分别生成传输路径变更频率量化值和数据包大小分布异常量化值，通过传输路径变更频率量化值和数据包大小分布异常量化值初步识别出视频流传输过程中存在的潜在攻击行为，为后续的攻击预测和响应提供关键依据； 在监控窗口内，对提取的监控视频流传输路径的变化频率进行特征工程后生成传输路径变更频率量化值的具体步骤如下： 在监控窗口内，对视频流传输路径的变化情况进行采样，提取与路径变更相关的特征，并计算传输路径变更频率量化值；首先，定义以下参数： 表示在第i次采样时的视频流传输路径编号，i表示视频流传输路径编号的索引； N表示监控窗口内的总采样次数； 表示相邻两次采样之间的路径变更情况，定义为：，其中，1表示路径发生了变化，当时，意味着视频流的传输路径在连续两次采样之间发生了切换或调整；0表示路径未发生变化，当时，说明视频流的传输路径在连续两次采样之间保持一致，传输链路稳定，没有发生切换； 表示监控窗口内的路径变更累积幅度，计算如下： 其中，和是哈希函数，映射路径标识到一个高维特征空间，用于增强调度变化的非线性影响； 在完成路径变更因子提取后，计算传输路径变更频率量化值，作为初步识别攻击行为的关键指标，计算表达式为： 其中：为传输路径变更频率量化值，为路径变化敏感度系数，调整传输路径变更频率量化值的响应灵敏度，为非线性调节系数，用于平衡传输路径变更频率量化值的响应幅度，为路径变化时的时间权重，反映传输链路切换时延的影响，为防止分母为零的平滑因子。

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中国人民解放军国防大学联合作战学院，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市中山西路777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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