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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于多类型目标行为的机场场面动态建模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：CN119918243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411884614.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于多类型目标行为的机场场面动态建模方法是由李昌城;曲泽亮;胡明华;赵征;尹嘉男;潘睿丰;杨范轩;彭瑛;谢华;袁立罡设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多类型目标行为的机场场面动态建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及动态建模技术领域，具体为基于多类型目标行为的机场场面动态建模方法，包括以下步骤：数据采集与预处理、多类型目标识别与分类、轨迹预测与初步建模、基于行为模式学习的动态行为建模、多模态信息融合与模型优化、冲突检测与预测、自适应行为调整策略、模型验证与仿真、实时更新与迭代优化。本发明通过机器学习和深度学习技术，能够自动学习和适应机场场面的动态变化和新出现的行为模式，结合雷达、视频、GPS多模态信息和卡尔曼滤波、粒子滤波、DQN预测算法实现对目标行为的精确预测，不仅关注单个目标的行为，还考虑目标之间的交互行为，包括飞机与车辆的避让、行人穿越跑道等复杂场景，从而提供更全面的场面动态分析。

本发明授权基于多类型目标行为的机场场面动态建模方法在权利要求书中公布了：1.基于多类型目标行为的机场场面动态建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.使用雷达、激光雷达、摄像头多种传感器收集机场场面的实时数据，通过数据清洗和格式统一，将收集到的原始数据转化为可用于建模的标准格式； S2.应用机器学习算法对预处理后的数据进行目标识别，区分飞机、车辆、行人不同类型目标，使用分类算法对识别出的目标进行精细分类，包括区分不同类型的飞机或车辆； S3.利用卡尔曼滤波或粒子滤波算法对识别出的目标进行轨迹预测，根据预测轨迹，初步建立机场场面的动态模型，包括目标的位置、速度、方向信息； S4.应用深度强化学习算法学习并模拟不同类型目标在机场场面的行为模式，包括飞机滑行路径选择、车辆避让行为； S5.结合雷达、视频、GPS多种模态的信息，使用多模态信息融合算法对初步模型进行优化； S6.开发冲突检测算法，基于动态模型预测未来可能发生的冲突，使用时空预测模型对冲突进行预测，并计算冲突概率； S7.根据冲突预测结果自适应行为调整策略，包括动态调整飞机滑行速度、车辆行驶路线，应用启发式搜索算法或强化学习算法调整方案； S8.利用历史数据或模拟数据对建立的动态模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性，使用仿真软件进行场面动态仿真，观察模型在不同场景下的表现； S9.将模型部署到实际机场系统实时收集新数据并对模型进行更新，定期迭代优化模型。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。

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