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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种多模态数据融合的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：CN119577669B 。

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：202411568906.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态数据融合的目标识别方法及装置是由陈文超;王奥;陈渤;王鹏辉;刘宏伟设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据融合的目标识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态数据融合的目标识别方法及装置，包括：将待识别目标的多模态数据输入训练完成的识别网络；其中，识别网络包括依次连接的特征提取网络、特征融合增强网络、无键值注意力网络和分类网络；多模态数据包括：航迹信息、HRRP回波信号和JEM；特征提取网络包括经过特征对齐的航迹特征提取网络、HRRP特征提取网络和JEM特征提取网络；得到待识别目标的识别结果。通过上述技术方案，考虑了模态数据缺失对目标识别的影响，并对特征提取网络进行了特征对齐，提升了融合的合理性和有效性，并考虑了现实场景中模态缺失对目标识别的影响，相较于传统方法更具潜力，泛化性能更好，并具有较好的稳定性。

本发明授权一种多模态数据融合的目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将待识别目标的多模态数据输入训练完成的识别网络；其中，所述识别网络包括依次连接的特征提取网络、特征融合增强网络、无键值注意力网络和分类网络；所述多模态数据包括：航迹信息、HRRP回波信号和JEM；所述特征提取网络包括经过特征对齐的航迹特征提取网络、HRRP特征提取网络和JEM特征提取网络；所述航迹特征提取网络用于对所述航迹信息进行特征提取，得到航迹特征；所述HRRP特征提取网络用于对所述HRRP回波信号进行特征提取，得到HRRP特征；所述JEM特征提取网络用于对所述JEM进行特征提取，得到JEM特征；所述无键值注意力网络包括依次连接的第五输入层，权重计算层，加权求和层，第三输出层；所述无键值注意力网络用于对融合增强后的特征进行聚合，得到聚合后的特征； 得到所述待识别目标的识别结果； 其中，所述特征提取网络的训练过程包括： 构建多模态数据集；其中，所述多模态数据集包括多个类别目标的航迹信息、HRRP回波信号和JEM； 根据对比学习和所述多模态数据集对所述航迹特征提取网络、所述HRRP特征提取网络和所述JEM特征提取网络进行特征对齐，得到损失函数； 利用反向传播算法和所述损失函数，迭代更新所述航迹特征提取网络、所述HRRP特征提取网络和所述JEM特征提取网络的参数，直至达到预设条件，得到训练完成的所述特征提取网络； 所述根据对比学习和所述多模态数据集对所述航迹特征提取网络、所述HRRP特征提取网络和所述JEM特征提取网络进行特征对齐，得到损失函数，包括： 将所述多模态数据集输入所述航迹特征提取网络、所述HRRP特征提取网络和所述JEM特征提取网络，得到航迹特征、HRRP特征和JEM特征； 将与航迹特征匹配的HRRP特征和JEM特征作为正样本对，并将和每个航迹特征不匹配的HRRP特征和JEM特征作为负样本对；其中，所述正样本对表征同一目标在不同模态下的表示，所述负样本对表征不同目标在不同模态下的表示； 计算所述正样本对和所述负样本对之间的相似度，得到相似度矩阵； 根据所述相似度矩阵得到所述损失函数； 所述损失函数表示如下： ； 其中，表示所述损失函数，表示航迹特征和HRRP特征之间的第一子损失函数，表示所述航迹特征和JEM特征之间的第二子损失函数；所述航迹特征为将航迹信息输入航迹特征提取网络得到的特征，所述HRRP特征为将HRRP回波信号输入HRRP特征提取网络得到的特征，所述JEM特征为将JEM输入JEM特征提取网络得到的特征； 所述第一子损失函数表示如下： ； 其中，表示交叉熵的损失计算，为所述航迹特征与所述HRRP特征的相似度矩阵，为标签，表示将所述航迹特征与所述HRRP特征对齐，表示将所述HRRP特征与所述航迹特征对齐； 所述第二子损失函数表示如下： ； 其中，为所述航迹特征与所述JEM特征的相似度矩阵，表示将所述航迹特征与所述JEM特征对齐，表示将所述JEM特征与所述航迹特征对齐。

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