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龙图腾网恭喜四川启睿克科技有限公司申请的专利一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置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：CN113887356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111110784.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置是由胡亮;张聃;郑敏娥;陶原野;刘孟红;展华益设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置，该方法首先进行雷达数据预处理；然后利用深度神经网络提取处理后数据的特征，接着分别使用有监督学习与无监督学习执行二分类与异常检测；最后根据二分类与异常检测结果判断是无人机、飞鸟或者其他低空飘浮物。该方法解决了低空飘浮物的识别问题，适用范围极广，泛化能力强，运算量少，成本更低，且识别准确率更高。

本发明授权一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低空小目标的雷达自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： a雷达数据预处理； b利用深度神经网络提取处理后数据的特征； c使用有监督学习与无监督学习执行二分类与异常检测； 步骤c具体包括以下步骤： c1.将步骤b输出的特征送入训练好的有监督学习模型进行二分类，输出属于无人机或飞鸟的概率； c2.由于已经使用深度神经网络提取了特征，c1所述的有监督学习模型为传统的二分类模型或深度学习模型； c3.将步骤b输出的特征送入训练好的无监督学习模型进行异常检测，判断是否为异常样本； d根据二分类与异常检测结果识别输入数据是无人机、飞鸟或者其他低空飘浮物； 步骤d包括以下步骤： d1.当步骤c所述的异常检测判断输入样本为正常样本时，最终类别识别结果按步骤c所述的二分类结果输出； d2.当步骤c所述的异常检测判断输入样本为异常样本时，若步骤c所述的二分类输出概率为0.45到0.55，那么最终类别识别结果为其他低空飘浮物，否则最终类别识别结果按步骤c所述的二分类结果输出。

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