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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探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：CN116469011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310467399.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法是由王俊波;王冰珊;惠军卫;彭志新;潘怡瑾;程铭设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法。主要解决现有未爆弹探测技术中准确率低、虚警及漏报过多的问题。方法包括：数据处理模块将接收到的磁探测数据以及图像数据进行处理并传输至深度学习模型，深度学习模型进行未爆弹识别，数据存储模块对深度学习模型的输入输出进行记录，显示模块对获取的磁场、图像及未爆弹的位置进行显示；该发明同时利用磁探测模块及摄像头获取信息，并基于多源数据融合和深度学习得到未爆弹探测结果，有效避免了现有单一磁探测模块探测方法的不足，得到的信息更加全面、多元，减少虚警以及漏报情况的发生，进一步保障人身安全、减少资源消耗。

本发明授权一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法，其特征在于，该方法基于磁探测模块、摄像头、数据处理模块、数据存储模块、深度学习模块、显示模块；包括以下步骤： 步骤一，通过磁探测模块、摄像头和数据处理模块对捕获到的信息进行处理，所述数据处理模块接收所述磁探测模块捕获的磁传感数据以及所述摄像头捕获的图像数据，并对其进行去噪、重构操作以得到所需的向量数据，并将其传输至深度学习模型； 步骤二，所述深度学习模块根据数据处理模块输入的数据进行未爆弹识别处理，输出是否存在未爆弹及未爆弹的种类、位置信息，并将输出结果传输至数据存储模块； 所述深度学习模型使用已有磁场数据、图像数据、未爆弹位置标识以及已知未爆弹的种类进行训练得到的未爆弹识别模型，利用磁探测数据及图像数据进行未爆弹识别得到未爆弹的位置、种类信息，深度学习模型的未爆弹位置识别结果为一矩形框，位置标识包括矩形框的中心坐标x,y以及矩形框的宽w和高h； 步骤三，通过数据存储模块将深度学习模块的输入及输出信息存入数据库，便于后续使用； 步骤四：显示模块对接收到的数据进行处理并显示磁场分布、图像、未爆弹的位置及种类信息。

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