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龙图腾网获悉北京理工大学(珠海)申请的专利一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱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：CN121074734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511603991.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱识别方法是由秦同;张宇航;郑德智;崔桐;王庆娟;赵凡宇设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱识别方法，属于目标识别与光谱成像技术领域。一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱识别方法，包括采用计算光谱成像系统；双域数据并行处理；构建双域特征光谱库；双域联合匹配与决策融合。本发明解决了现有技术重构出的光谱数据不可避免地会存在伪影、噪声和信息失真，这些失真会直接降低后续识别算法的准确性，且未能将传感与识别过程进行深度融合的问题，本发明将识别过程与计算光谱成像的传感重构过程深度融合，通过在重构域和稀疏域进行双重验证，有效克服了单一重构域识别方法易受重构算法伪影和噪声影响的缺陷，显著提高对无人机识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏重构双域联合匹配的无人机光谱识别方法，其特征在于，包括： 采用计算光谱成像系统：对包含无人机的待测场景进行光学编码压缩采样，获取单帧二维压缩光谱测量值； 双域数据并行处理：对获取单帧二维压缩光谱测量值进行双域并行处理； 所述对获取单帧二维压缩光谱测量值进行双域并行处理具体包括： 获取二维探测器上得到的压缩测量值向量化后的一维列向量后，对二维探测器上得到的压缩测量值向量化后的一维列向量进行双域并行处理； 处理依赖于高光谱信号的稀疏性先验，即高光谱信号可以在稀疏基下被稀疏地表示： ； 其中，为高光谱信号在稀疏基下的稀疏系数向量，其大部分元素为零或接近于零； 处理完成后将处理路径分为路径A和路径B，在路径A进行重构域处理，在路径B进行稀疏域处理； 在路径A进行重构域处理，具体包括： 基于压缩感知理论，选用预设的稀疏基和重构算法，将二维压缩光谱测量值重构为三维高光谱数据立方体； 计算稀疏系数，计算公式如下： ； 其中，为待求解的稀疏系数向量的估计值，表示对求函数的最小值点，为L2范数平方，为L1范数，是正则化参数； 通过对稀疏系数进行逆变换得到重构的高光谱数据立方体，计算公式如下： ； 其中，为高光谱数据立方体； 在路径B进行稀疏域处理，具体包括： 在执行重构算法的过程中，提取每个空间像素点对应的光谱信号在稀疏基下的稀疏系数向量，作为其稀疏域特征； 构建双域特征光谱库：预先构建一个包含无人机和背景地物标准样本的特征库； 双域联合匹配与决策融合：对高光谱数据立方体中的待识别像素，执行双域联合匹配； 空间聚类与目标确认：对所有被判定为无人机像素的点进行空间聚类分析，最终确认并输出无人机目标的位置。

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