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龙图腾网恭喜中国电子科技集团有限公司电子科学研究院;北京航空航天大学申请的专利一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测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：CN119622388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510153045.0，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测方法是由王成才;徐山峰;王茹斐;刘春旭;王兆伟;潘琦;王肖;张容静设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测方法，涉及信号处理技术领域，首先利用搭载在飞机上的光学相机、雷达传感器和辐射源传感器，同步对目标区域进行数据采集，获取光学图像、雷达数据及辐射源数据，并对其进行预处理；然后对经过预处理后的光学图像、雷达数据和辐射源数据分别进行各自平台的目标检测；最后基于深度度量学习结合加权注意力融合机制的方法将得到的光学图像、雷达数据和辐射源数据的目标检测结果进行对齐及融合处理，最终得到一个综合的目标检测结果；本发明提供的一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测方法，不仅能够提升目标检测的准确性，还能有效提高系统的鲁棒性和适应能力。

本发明授权一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度度量的机载多模态协同目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用搭载在飞机上的光学相机、雷达传感器和辐射源传感器，同步对目标区域进行数据采集，获取光学图像、雷达数据及辐射源数据，然后对其进行预处理；步骤2、对经过预处理后的光学图像、雷达数据和辐射源数据分别进行各自平台的目标检测；采用基于深度学习的目标检测算法对光学图像进行目标检测，利用恒虚警率检测算法结合目标的运动特征对雷达数据进行目标检测，采用信号匹配和聚类分析方法对辐射源数据进行目标检测；步骤3、基于深度度量学习结合加权注意力融合机制的方法将步骤2中得到的光学图像、雷达数据和辐射源数据的目标检测结果进行对齐及融合处理，最终得到一个综合的目标检测结果；步骤3的具体过程如下：S31、基于深度度量学习进行对齐优化，过程如下：S311、设定每个平台的目标检测结果为，其中为平台i上第j个检测到的目标，，分别表示光学图像、雷达数据及辐射源数据；，每个目标包含位置坐标、目标类别及其置信度；S312、采用一个共享的神经网络嵌入模块，将来自不同平台的相似目标在嵌入空间中靠近，非相似目标远离；获得目标的嵌入特征向量；S313、采用了余弦相似度度量来自不同平台的目标在嵌入空间中的相似度；S314、构建损失函数进行训练优化；S32、基于深度度量学习进行对齐优化后，通过加权注意力融合机制对不同平台的目标进行融合，过程如下：S321、对于每个平台i的目标，计算其对应的权重；S322、基于每个平台计算的权重通过加权进行融合，表达式如下： ；其中，表示融合函数，是通过一个神经网络模型来学习不同平台的目标融合方式；表示最终的融合结果，包括目标的空间位置、目标类别及置信度。

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