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龙图腾网获悉清华大学申请的专利无人机个体识别模型的训练方法、装置和计算机设备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：CN116680592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310230253.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权无人机个体识别模型的训练方法、装置和计算机设备是由王剑;王锲翔;王龙翚设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机个体识别模型的训练方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种无人机个体识别模型的训练方法，包括：获取样本集信息；基于样本集信息对初始单头卷积神经网络模型进行训练，并从训练后的单头卷积神经网络的模型参数中提取预设网络层的模型参数；基于预设网络层和目标全连接层构建初始多头卷积神经网络模型，目标全连接层包括与无人机类型一一对应的多个子连接层；针对每个无人机类型，通过无人机类型对应的样本信息，对无人机类型对应的子连接层进行训练，得到无人机个体识别模型。上述方法中先确定预设网络层的模型参数，便于构建初始多头卷积网络模型，该初始多头卷积神经网络模型中子连接层与无人机类型一一对应，可以实现对不同无人机类型的识别。

本发明授权无人机个体识别模型的训练方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种无人机个体识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本集信息，所述样本集信息包括多个无人机类型对应的样本信息，所述样本信息包括每个样本无人机对应的个体信息和射频信号； 基于所述样本集信息对初始单头卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的单头卷积神经网络的模型参数，并从所述训练后的单头卷积神经网络的模型参数中提取预设网络层的模型参数； 基于所述预设网络层和目标全连接层构建初始多头卷积神经网络模型，所述目标全连接层包括多个子连接层，所述子连接层与所述无人机类型一一对应； 针对每个无人机类型，通过所述无人机类型对应的样本信息，对所述无人机类型对应的子连接层进行训练，得到无人机个体识别模型； 其中，所述基于所述预设网络层和目标全连接层构建初始多头卷积神经网络模型，包括： 将所述预设网络层的模型参数作为所述初始多头卷积神经网络模型中目标网络层的模型参数； 根据所述无人机类型的总数目，确定所述目标全连接层中包含的子连接层的数目，并建立所述无人机类型与所述子连接层的对应关系； 针对每个所述无人机类型，根据所述无人机类型对应的样本无人机数目，确定所述无人机类型对应的子连接层的输出数据信息； 基于所述目标网络层的模型参数、所述对应关系和所述输出数据信息，构建所述初始多头卷积神经网络模型； 所述针对每个无人机类型，通过所述无人机类型对应的样本信息，对所述无人机类型对应的子连接层进行训练，包括： 针对每个无人机类型，将所述无人机类型对应的初始输入信息输入至所述初始多头卷积神经网络模型，获得所述无人机类型对应的子连接层输出的第二预测信息； 根据所述第二预测信息和所述无人机类型对应的样本信息，对所述无人机类型对应的子连接层进行训练。

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