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龍圖騰網獲悉泉州信息工程學院申請的專利一種基于全固態雷達的飛鳥種類識別方法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：CN120428191B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510933958.4，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種基于全固態雷達的飛鳥種類識別方法是由鞏冰;林炳章;李垣江;劉偉華;詹勁松;董紹峰;胡為;羅印升;陳小虎;毋文峰設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于全固態雷達的飛鳥種類識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于全固態雷達的飛鳥種類識別方法，本發明涉及雷達數據處理技術領域，該方法基于全固態雷達識別飛鳥種類，本發明步驟如下：先獲取原始回波信號，采用多通道技術分離鳥類目標回波數據得初始數據集；再用卡爾曼濾波算法結合速度、方向信息生成連續運動軌跡，確定軌跡集；接著提取目標間距特征，依間距和軌跡同步性區分群居與獨行鳥；然后結合回波信號強度和頻率特征，用卷積神經網絡提取翼展、體長的生物特征，得目標生物特征集；最后與鳥類特征數據庫匹配，按相似度確定鳥類種類。該方法從突破了依賴傳統光學設備及人工監測的固有局限，為生態保護構建了全天候、高精度的動態監測體系。

本發明授權一種基于全固態雷達的飛鳥種類識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于全固態雷達的飛鳥種類識別方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： S1、通過全固態雷達獲取原始回波信號，采用多通道信號處理技術分離探測范圍內的鳥類目標的回波數據，得到初始目標數據集； S2、針對初始目標數據集，采用基于卡爾曼濾波的運動軌跡預測算法，結合目標速度和方向信息，生成每個目標的連續運動軌跡，確定目標運動軌跡集； S3、從目標運動軌跡集中提取目標間距特征，若目標間距小于預設閾值且軌跡同步性高于設定標準，則判斷為群居鳥目標，否則判斷為獨行鳥目標，得到群居鳥與獨行鳥分類結果； 所述步驟S3具體包括如下子步驟： S31、從目標運動軌跡集中獲取目標運動軌跡，采用軌跡分割技術分離各目標軌跡，得到單個目標軌跡集； S32、針對單個目標軌跡集，計算各目標間的空間距離，采用歐氏距離公式計算目標間距特征，得到目標間距特征集； S33、從目標間距特征集中提取間距值，若間距值小于預設閾值，則標記為潛在群居鳥目標，得到潛在群居鳥目標集； S34、針對潛在群居鳥目標集，采用皮爾遜相關系數計算軌跡間同步性，得到同步性分析結果； S35、從同步性分析結果中提取同步性值，若同步性值高于預設標準，則判斷為群居鳥目標，否則判斷為獨行鳥目標； S4、結合全固態雷達回波信號的強度和頻率特征，采用卷積神經網絡模型提取所有獨行鳥、以及若干只群居鳥的翼展長度和體長的生物特征，得到各個鳥只的目標生物特征集； S5、將各個鳥只的目標生物特征集與預先建立的鳥類特征數據庫進行匹配，若生物特征與數據庫中某鳥類特征的相似度高于預設閾值，則確定為該鳥類種類，得到鳥類種類識別結果。

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泉州信息工程學院，其通訊地址為：362000 福建省泉州市豐澤區博東路249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”。