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龙图腾网获悉大尧信息科技(湖南)有限公司申请的专利基于深度学习的无人机信号检测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：CN120339805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510825750.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的无人机信号检测方法及系统是由刘思睿;习勇设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无人机信号检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的无人机信号检测方法及系统，采集接收信号、得到信号时频图后进行矢量累积，将两个射频通道的信号时频图共轭相乘并求反正切，得到时间‑相位差图谱并归一化为灰度图送入训练好的深度学习模型进行无人机目标检测，保留高置信度的目标框后进行二次检测得到候选目标框，最后进行非极大值抑制处理得到最终的有效目标框，使得算法对像素的突变不敏感，且使用训练好的深度学习模型也避免了需考虑使用的卷积核类型，从而使得检测处理变得更简化，有效适应较低的信噪比，提高了较低信噪比下无人机的图传信号的识别性能。

本发明授权基于深度学习的无人机信号检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机信号检测方法，其特征在于，包括步骤： 加载训练好的深度学习模型；所述深度学习模型通过使用预先采集并标注的训练数据集训练得到； 采集接收信号后经ADC采样、加窗以及短时傅里叶变换后得到信号时频图； 对所述信号时频图进行矢量累积后，将两个射频通道接收到的接收信号的信号时频图共轭相乘并求反正切，得到时间-相位差图谱； 将所述时间-相位差图谱转为灰度图像后送入所述深度学习模型中，得到一系列目标框的左上角顶点坐标和右下角顶点坐标，及目标框所框出的目标对应的置信度分数； 保留置信度分数高于设定的置信度阈值的目标框后，确定保留的所有目标框的类别； 遍历保留的所有目标框的类别，对保留的所有目标框进行二次检测，得到类别对应的候选目标框列表； 对类别对应的候选目标框列表进行非极大值抑制处理，得到类别对应的有效目标框； 其中，对所述信号时频图进行矢量累积的过程，包括：设定窗口大小，对原信号时频图在每个窗口内的数据进行求和；设定窗口大小使得时间-相位差图谱的宽被窗口的宽整除，时间-相位差图谱的高被窗口的高整除。

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