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龙图腾网获悉华东师范大学;上海航天计算机技术研究所申请的专利多节点多源异构信息融合和态势信息生成方法和系统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：CN120298918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510787281.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权多节点多源异构信息融合和态势信息生成方法和系统是由廉鹏飞;林渤然;王辉;程新;刘奎;邱源设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多节点多源异构信息融合和态势信息生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多节点多源异构信息融合和态势信息生成方法及系统，包括：步骤S1：分别对可见光图像和SAR图像进行目标检测生成可见光图像切片和SAR图像切片；步骤S2：将可见光图像切片和SAR图像切片输入多分支深度特征融合网络对光学模态特征、SAR模态特征以及融合模态特征进行目标识别；步骤S3：使用D‑S证据理论将识别结果与电子侦察数据进行决策级融合进一步获取高置信度的识别结果；步骤S4：生成整个态势底图，基于态势底图根据识别结果提取目标航向以及航速，基于目标航向以及航速生成航迹，并将航迹映射到态势底图上生成态势信息。本发明通过对多源异构图像数据进行融合处理和智能关联分析，提取多维度的目标信息。

本发明授权多节点多源异构信息融合和态势信息生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多节点多源异构信息融合和态势信息生成方法，其特征在于，包括： 步骤S1：利用基于C2f-PKI模块的改进YOLOV8模型对可见光图像进行目标检测生成可见光图像切片； 步骤S2：利用基于CBAM-SPPF模块的改进的YOLOV8模型对SAR图像进行目标检测生成SAR图像切片； 步骤S3：将可见光图像切片和SAR图像切片输入多分支深度特征融合网络进行目标识别； 步骤S4：使用D-S证据理论将识别结果与电子侦察数据进行决策级融合进一步获取高置信度的识别结果； 步骤S5：生成整个态势底图，基于态势底图根据目标识别结果提取目标航向以及航速，基于目标航向以及航速生成航迹，并将航迹映射到态势底图上生成态势信息； 所述基于C2f-PKI模块的改进YOLOV8模型是将提取转换输入特征的C2f模块与捕获各种尺度纹理特征的PKI模块相结合形成C2f-PKI模块，所述C2f-PKI模块通过全局平均池化和多个不同大小的深度卷积核进行特征提取，实现检测捕获不同尺寸目标纹理特征的目的； 所述基于CBAM-SPPF模块的改进的YOLOV8模型是在融合大尺度全局信息的SPPF模块后添加增强卷积神经网络中的特征表示能力的CBAM模块形成CBAM-SPPF模块，从空间和通道两个维度增强网络的特征提取能力，从而学习到更多目标特征信息和位置信息； 所述多分支深度特征融合网络包括：两个独立的特征提取器、一个特征融合模块以及三个独立的分类器； 利用两个独立的特征提取器分别对可见光图像切片和SAR图像切片进行特征提取得到光学模态特征和SAR模态特征； 光学模态特征和SAR模态特征通过特征融合模块获得融合模态特征； 利用三个独立的分类器分别对光学模态特征、SAR模态特征以及融合模态特征进行目标识别； 其中，所述特征提取器为改进的ResNet-50；所述改进的ResNet-50为移除了ResNet-50的最后两层，即全局平均池化层和全连接层，调整后输出满足预设要求的高维的特征图，保留了图像的空间信息； 所述特征融合模块是将光学模态特征和SAR模态特征进行特征拼接，使用线性层进行融合，最终降维到单一模态的维度； 所述分类器使用softmax激活函数将输出转换为概率； 所述步骤S5包括： 当目标出现在第一个时刻的图像上时，其速度默认设置为0；对于第i时刻，i1，则根据速度计算公式来推算速度； 首先确定目标在第i时刻和第i-1时刻之间的行驶距离d；具体计算方式如下： 其中，R为地球半径，和分别是第i-1时刻和第i时刻的纬度，和分别是第i-1时刻和第i时刻的经度； 在计算出距离后，计算出当前目标的速度，具体的计算公式为： 其中，v是速度，d是第i时刻和第时刻之间的行驶距离，是第i时刻与第时刻之间的时间间隔； 计算连线的坐标差：设第i-1时刻的坐标为（，），第i时刻的坐标为（，）；具体计算公式如下： 计算航向角：通过反正切函数计算连线与y轴正方向的夹角；由于航向是相对于北方的角度，用Δx和Δy计算目标航向θ； 航向角的计算结果以度为单位，并且要将结果转换到预设的范围；具体的转换公式为： 航向=（θ+360）mod360 将不同时刻的目标按照所求航向的方向连接并按照坐标映射到态势底图上形成态势信息。

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