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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度网络的星地云边协同对地目标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：CN115561790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211295375.6，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权基于深度网络的星地云边协同对地目标识别方法及装置是由崔璨;张煜锋;厉俊男;刘思力;杨志玺;吕蓉;陆锐敏设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度网络的星地云边协同对地目标识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度网络的星地云边协同对地目标识别方法及装置。该装置包括地面云服务节点和卫星边节点，其中卫星边节点包括计算控制模块、星上通信模块、卫星数据采集模块、数据预处理模块、数据标注模块和星上识别处理模块。方法为：首先构建对地目标识别任务支持环境，载入已有目标识别任务模型，若当前模型匹配识别任务的要求，则执行识别任务；若不匹配，则收集各类识别任务的目标数据作为标准训练样本；然后搭建目标识别模型，并采用标准训练样本对模型进行训练；接着向卫星边节点发送训练完成的目标识别模型；最后卫星边节点执行目标识别任务，向地面云服务节点返回目标识别结果。本发明提高了卫星对地目标识别的时效性和准确性。

本发明授权基于深度网络的星地云边协同对地目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度网络的星地云边协同对地目标识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1、构建星地云边协同对地目标识别任务支持环境，载入已有目标识别任务模型； 步骤2、地面云服务节点根据识别任务的要求，确认识别任务模型，若当前识别任务模型匹配，则进入步骤7执行识别任务；若当前识别任务模型未能满足识别任务的要求，则进入步骤3； 步骤3、收集各类识别任务的目标数据，识别任务包括地面大型设备识别任务、海上大型船只识别任务，存入目标数据库中，对目标数据预处理并标注，生成标准训练样本； 步骤4、根据星上资源约束，搭建目标识别模型，配置目标识别模型的训练参数； 步骤5、地面云服务节点训练目标识别模型，并测试训练好的目标识别模型预测的准确性； 步骤6、地面云服务节点通过星地通信链路，向卫星边节点发送训练完成的目标识别模型； 步骤7、卫星边节点执行目标识别任务，向地面云服务节点返回目标识别结果和目标实时状态； 步骤8、地面云服务节点控制卫星边节点收集目标区域数据，更新任务数据库。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区后标营18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。