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龍圖騰網獲悉大堯信息科技(湖南)有限公司申請的專利基于深度學習的無人機信號檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120339805B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510825750.0，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權基于深度學習的無人機信號檢測方法及系統是由劉思睿;習勇設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的無人機信號檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及基于深度學習的無人機信號檢測方法及系統，采集接收信號、得到信號時頻圖后進行矢量累積，將兩個射頻通道的信號時頻圖共軛相乘并求反正切，得到時間?相位差圖譜并歸一化為灰度圖送入訓練好的深度學習模型進行無人機目標檢測，保留高置信度的目標框后進行二次檢測得到候選目標框，最后進行非極大值抑制處理得到最終的有效目標框，使得算法對像素的突變不敏感，且使用訓練好的深度學習模型也避免了需考慮使用的卷積核類型，從而使得檢測處理變得更簡化，有效適應較低的信噪比，提高了較低信噪比下無人機的圖傳信號的識別性能。

本發明授權基于深度學習的無人機信號檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的無人機信號檢測方法，其特征在于，包括步驟： 加載訓練好的深度學習模型；所述深度學習模型通過使用預先采集并標注的訓練數據集訓練得到； 采集接收信號后經ADC采樣、加窗以及短時傅里葉變換后得到信號時頻圖； 對所述信號時頻圖進行矢量累積后，將兩個射頻通道接收到的接收信號的信號時頻圖共軛相乘并求反正切，得到時間-相位差圖譜； 將所述時間-相位差圖譜轉為灰度圖像后送入所述深度學習模型中，得到一系列目標框的左上角頂點坐標和右下角頂點坐標，及目標框所框出的目標對應的置信度分數； 保留置信度分數高于設定的置信度閾值的目標框后，確定保留的所有目標框的類別； 遍歷保留的所有目標框的類別，對保留的所有目標框進行二次檢測，得到類別對應的候選目標框列表； 對類別對應的候選目標框列表進行非極大值抑制處理，得到類別對應的有效目標框； 其中，對所述信號時頻圖進行矢量累積的過程，包括：設定窗口大小，對原信號時頻圖在每個窗口內的數據進行求和；設定窗口大小使得時間-相位差圖譜的寬被窗口的寬整除，時間-相位差圖譜的高被窗口的高整除。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人大堯信息科技(湖南)有限公司，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市長沙高新開發區麓天路28號金瑞麓谷科技園B2棟501號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。