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龙图腾网获悉深圳市龙保科技服务有限公司申请的专利一种基于三维数字地球的低空飞行目标识别方法及系统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：CN119758324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411807968.5，技术领域涉及：G01S13/42；该发明授权一种基于三维数字地球的低空飞行目标识别方法及系统是由贺建新;张海龙设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维数字地球的低空飞行目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行目标识别技术领域，尤其涉及一种基于三维数字地球的低空飞行目标识别方法及系统。所述方法包括以下步骤：对低空监测范围数据进行高耸地表元素标记，得到高耸地表元素标记数据；对高耸地表元素标记数据进行空间相对距离计算，得到飞行目标‑地表元素空间相对距离数据；基于飞行目标‑地表元素空间相对距离数据进行飞行失控概率估计，得到飞行失控概率数据；对飞行失控概率数据进行飞行目标状态识别模型构建，得到飞行目标状态识别模型；根据飞行目标状态识别模型对低空飞行目标进行风险飞行意图预测，得到目标风险飞行意图数据。本发明通过对飞行目标识别技术的优化处理使得飞行目标识别技术更加完善。

本发明授权一种基于三维数字地球的低空飞行目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维数字地球的低空飞行目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取低空监测范围数据；对低空监测范围数据进行高耸地表元素标记，得到高耸地表元素标记数据； 步骤S2：对高耸地表元素标记数据进行空间相对距离计算，得到飞行目标-地表元素空间相对距离数据；基于飞行目标-地表元素空间相对距离数据进行近地表气流扰动分析，得到近地表气流扰动数据；根据近地表气流扰动数据进行飞行失控概率估计，得到飞行失控概率数据； 步骤S3：基于Q-Learning算法对飞行失控概率数据进行飞行目标状态识别模型构建，得到飞行目标状态识别模型；其中步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：根据近地表气流扰动数据对飞行失控概率数据进行飞行目标偏移轨迹预估，得到飞行目标偏移轨迹预估数据； 步骤S32：对飞行目标偏移轨迹预估数据进行轨迹平滑分析，得到偏移轨迹平滑数据；其中步骤S32包括以下步骤： 步骤S321：对飞行目标偏移轨迹预估数据进行轨迹偏移时序差值计算，得到轨迹偏移时序差值数据； 步骤S322：根据轨迹偏移时序差值数据对飞行目标偏移轨迹预估数据进行偏移间断性分析，得到轨迹偏移间断性数据； 步骤S323：根据轨迹偏移间断性数据对飞行目标偏移轨迹预估数据进行轨迹平滑分析，得到偏移轨迹平滑数据； 步骤S33：基于Q-Learning算法对飞行失控概率数据和偏移轨迹平滑数据进行飞行目标状态识别模型构建，得到飞行目标状态识别模型； 步骤S4：根据飞行目标状态识别模型对低空飞行目标进行风险飞行意图预测，得到目标风险飞行意图数据，并将目标风险飞行意图数据反馈至终端。

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