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龙图腾网获悉航天时代飞鸿技术有限公司申请的专利一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及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：CN114065832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111137005.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统是由姜梁;吴国强;包文龙;孙浩惠;黄坤;高伟设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统，属于图像处理、计算机视觉领域。该方法包括将无人机集群和无人车集群协同侦察到的N个目标进行特征结构统一描述，生成N个目标特征向量；针对某一目标特征向量，在目标特征向量数据库中检索出已被侦察入库且与该目标特征向量近似的相似特征向量，该目标特征向量及其相似特征向量共同组成目标特征向量集；基于多特征频率权重以及多目标簇集质量聚类准则进行目标特征聚类，对该目标特征向量集进行聚类，实现空地协同态势融合。本发明解决了基于无人机与无人车的空地协同态势融合系统的诸多问题。

本发明授权一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：通过目标特征描述结构将无人机集群和无人车集群协同侦察到的N个目标进行特征结构统一描述，生成N个目标特征向量，N为正整数； 步骤2：针对某一目标特征向量，通过特征快速检索在目标特征向量数据库中检索出已被侦察入库且与该目标特征向量近似的相似特征向量，该目标特征向量及其相似特征向量共同组成目标特征向量集； 步骤3：基于多特征频率权重以及多目标簇集质量聚类准则进行目标特征聚类，对该目标特征向量集进行聚类，实现空地协同态势融合； 其中，所述步骤2具体包括：以第i个目标特征向量为检索依据，i∈[1，N]，通过基于稀疏表索引算法的特征向量检索，在目标特征向量数据库中进行检索，检索出M个已被侦察入库且与该目标特征近似的相似特征向量，第i个目标特征向量及其M个相似特征向量共同组成目标特征向量集U，M为正整数； 其中，所述步骤3具体包括： 步骤31：针对所述目标特征向量集U中的M+1个目标特征向量，基于粗糙集理论，利用多特征频率准则计算特征权重值，其中，所述多特征频率准则具体为：利用特征向量不同特征下等价类之间的交集，统计多特征上特征值的同现次数； 步骤32：利用最小化区间离散度方法，检测并过滤出噪音目标特征向量； 步骤33：基于多目标聚类准则进行层次凝聚聚类，其中，所述多目标聚类准则具体为：利用簇内紧凑和簇间分离的聚类目标，给出簇集质量函数； 步骤34：确定各簇集的相关特征子空间； 步骤35：当第i个目标的目标特征向量属于某簇集的相关特征子空间时，判定该目标为已侦察入库的目标，将其特征向量再次入库；当第i个目标的目标特征向量不属于任何簇集的相关特征子空间时，判定该目标为新侦察目标，并将其特征向量入库； 步骤36：进行第i+1个目标的聚类，直至实现无人机集群和无人车集群空地协同侦察的目标在当前态势中的融合。

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