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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利一种基于全固态雷达的飞鸟种类识别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：CN120428191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510933958.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于全固态雷达的飞鸟种类识别方法是由巩冰;林炳章;李垣江;刘伟华;詹劲松;董绍峰;胡为;罗印升;陈小虎;毋文峰设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全固态雷达的飞鸟种类识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于全固态雷达的飞鸟种类识别方法，本发明涉及雷达数据处理技术领域，该方法基于全固态雷达识别飞鸟种类，本发明步骤如下：先获取原始回波信号，采用多通道技术分离鸟类目标回波数据得初始数据集；再用卡尔曼滤波算法结合速度、方向信息生成连续运动轨迹，确定轨迹集；接着提取目标间距特征，依间距和轨迹同步性区分群居与独行鸟；然后结合回波信号强度和频率特征，用卷积神经网络提取翼展、体长的生物特征，得目标生物特征集；最后与鸟类特征数据库匹配，按相似度确定鸟类种类。该方法从突破了依赖传统光学设备及人工监测的固有局限，为生态保护构建了全天候、高精度的动态监测体系。

本发明授权一种基于全固态雷达的飞鸟种类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全固态雷达的飞鸟种类识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、通过全固态雷达获取原始回波信号，采用多通道信号处理技术分离探测范围内的鸟类目标的回波数据，得到初始目标数据集； S2、针对初始目标数据集，采用基于卡尔曼滤波的运动轨迹预测算法，结合目标速度和方向信息，生成每个目标的连续运动轨迹，确定目标运动轨迹集； S3、从目标运动轨迹集中提取目标间距特征，若目标间距小于预设阈值且轨迹同步性高于设定标准，则判断为群居鸟目标，否则判断为独行鸟目标，得到群居鸟与独行鸟分类结果； 所述步骤S3具体包括如下子步骤： S31、从目标运动轨迹集中获取目标运动轨迹，采用轨迹分割技术分离各目标轨迹，得到单个目标轨迹集； S32、针对单个目标轨迹集，计算各目标间的空间距离，采用欧氏距离公式计算目标间距特征，得到目标间距特征集； S33、从目标间距特征集中提取间距值，若间距值小于预设阈值，则标记为潜在群居鸟目标，得到潜在群居鸟目标集； S34、针对潜在群居鸟目标集，采用皮尔逊相关系数计算轨迹间同步性，得到同步性分析结果； S35、从同步性分析结果中提取同步性值，若同步性值高于预设标准，则判断为群居鸟目标，否则判断为独行鸟目标； S4、结合全固态雷达回波信号的强度和频率特征，采用卷积神经网络模型提取所有独行鸟、以及若干只群居鸟的翼展长度和体长的生物特征，得到各个鸟只的目标生物特征集； S5、将各个鸟只的目标生物特征集与预先建立的鸟类特征数据库进行匹配，若生物特征与数据库中某鸟类特征的相似度高于预设阈值，则确定为该鸟类种类，得到鸟类种类识别结果。

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