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龙图腾网获悉西安彬林电子科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的无人机识别系统及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：CN121170711B 。

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：202511708577.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于人工智能的无人机识别系统及方法是由张鹏设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的无人机识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于人工智能的无人机识别系统及方法，通过对监控区域图像序列施加目标‑背景双向分离处理，同时提取飞行器轮廓边界和环境干扰因子，建立视觉检测基准对应规则；采用多尺度扫描分析生成识别响应矩阵，捕获旋翼闪烁特征序列并通过谐波规律验证识别振荡周期；对飞行轨迹进行运动域划分，监测运动域过渡过程确立飞行稳态尺度，基于飞行稳态尺度选定最佳捕获瞬间，通过信噪比演化曲线标定稳定识别时段；将动态判定门限与旋翼闪烁特征序列进行偏离度分析，检测非目标干扰源并施加虚警筛除，输出无人机识别确认结果，能在复杂环境下准确识别无人机目标，有效降低误检率和漏检率。

本发明授权一种基于人工智能的无人机识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，包括： 获取监控区域的图像序列，通过对所述图像序列施加目标-背景双向分离处理生成飞行器轮廓边界和环境干扰因子，根据所述飞行器轮廓边界与所述环境干扰因子创建视觉检测基准对应规则； 通过所述视觉检测基准对应规则搜索候选目标范围，针对所述候选目标范围施加多尺度扫描分析产生识别响应矩阵，沿所述识别响应矩阵捕获旋翼闪烁特征序列，运用所述旋翼闪烁特征序列输入深度卷积层级进行特征编码组建无人机判别准则；所述沿所述识别响应矩阵捕获旋翼闪烁特征序列，包括：对所述识别响应矩阵施加时域脉动追踪提取响应强度波动曲线；对所述响应强度波动曲线实施谐波规律验证识别振荡周期；根据所述振荡周期向前后帧段延伸采集持续振荡事件；通过所述持续振荡事件的幅相编码形成旋翼闪烁特征序列； 针对所述无人机判别准则施行轨迹监测分析辨别姿态转换标记，对所述姿态转换标记进行机动幅度属性分段标注产生旋转运动域和直线运动域，监测所述直线运动域向所述旋转运动域的过渡过程采集运动衔接度，运用所述运动衔接度确立飞行稳态尺度，包括：对所述运动衔接度施加时序稳态检验提取稳定性波动特征；基于所述稳定性波动特征识别跃变突起点；根据所述跃变突起点向两侧延展确定稳态保持区间；通过所述稳态保持区间的时间跨度确立飞行稳态尺度； 基于所述飞行稳态尺度在所述旋转运动域内选定最佳捕获瞬间，包括：将所述旋转运动域内的运动衔接度与所述飞行稳态尺度对比确定高稳定时刻，从所述高稳定时刻中选择运动衔接度最高的时刻作为最佳捕获瞬间，根据所述最佳捕获瞬间抽取多帧图像特征产生目标特征串，通过所述目标特征串与所述环境干扰因子的校准标定稳定识别时段，在所述稳定识别时段内配置动态判定门限； 通过所述动态判定门限与所述旋翼闪烁特征序列的比对检测非目标干扰源，从所述非目标干扰源抽取背景噪声组分，运用所述背景噪声组分对所述无人机判别准则施加虚警筛除输出无人机识别确认结果。

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