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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于纹理特征的图像智能信号检测识别方法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：CN116933153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310854199.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于纹理特征的图像智能信号检测识别方法是由程晓静;牛慧莹;史飞;许浩然;王秀宁;贾子欣设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纹理特征的图像智能信号检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于纹理特征的图像智能信号检测识别方法，属于机器视觉和通信信号侦察领域。本发明利用压缩去噪的预处理技术，有效减少高背景噪声下的信号干扰，通过生成富含纹理特征信息的融合特征图充分提取目标信号特征，使用无监督聚类算法对待检测目标信号进行有效目标信号和背景的分割得到信号初步检测结果；然后，基于语义分割模型和全局特征辅助网络对特征进行深层挖掘得到目标信号检测识别结果，最后将以上两个结果进行融合，达到较高检测识别准确率与较强鲁棒性。

本发明授权一种基于纹理特征的图像智能信号检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理特征的图像智能信号检测识别方法，其特征在于，用于从含有噪声的信号时频图中提取信号的时频位置和类型信息，包括以下步骤： 步骤S1，特征提取：对含有噪声的信号时频图进行去噪操作，并提取去噪时频图的多维纹理特征；具体方式为：将含有噪声的信号时频图进行压缩变换操作，抑制背景噪声，得到去噪时频图；然后，对去噪时频图分别进行Gabor特征、LBP特征、局部熵特征、局部标准差特征、局部范围特征提取，得到图像的多维纹理特征； 步骤S2，有效目标信号检测：使用无监督聚类算法进行信号和背景分割，实现有效目标信号初步检测；具体方式为：对每个信号时频图，将提取到的多维纹理特征与去噪时频图进行特征堆叠融合，得到多个特征融合图，然后，对所有特征融合图进行K-means无监督聚类，得到信号的初步检测结果； 步骤S3，分类识别：将去噪时频图和多维纹理特征堆叠生成的多维特征图作为输入，使用语义分割网络获得图像像素类别概率分布图，并使用全局特征辅助网络输出类别概率分布信息；将两个输出结果进行相加，利用Softmax层进行归一化，将归一化结果与步骤S2得到的信号和背景分割结果进行相乘融合操作，实现信号检测和类型识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号中国电子科技集团公司第五十四研究所信号情报与电子战专业部；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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