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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多模态图像的无人机检测跟踪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：CN120708113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511208955.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于多模态图像的无人机检测跟踪方法是由田丹;闫鑫;习颢缤;周东设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态图像的无人机检测跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态图像的无人机检测跟踪方法，属于目标检测和跟踪领域。本发明通过多个模态共同作用来探测空中无人机，以实现各种环境下无人机检测的可靠性，实现对无人机的识别与分类；跟踪阶段通过引入LSTM与卡尔曼滤波器相融合的预测结构，增强对目标非线性运动及遮挡情况下的状态建模能力，提升跟踪的稳定性与连续性；采用融合多阶段匹配策略有效提升复杂环境下的匹配准确率和鲁棒性；同时结合置信度分流策略与轨迹管理机制，提升对新生目标的响应速度及对丢失目标的容错能力；结合全局运动估计与高度信息判定，实现对无人机轨迹的精准修正与目标区分，避免混叠与误判，显著提升对无人机的探测与跟踪能力。

本发明授权一种基于多模态图像的无人机检测跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像的无人机检测跟踪方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，输入通过毫米波雷达、白光摄像机和红外摄像机获取的多模态无人机图像序列；其中，红外摄像机包括长波段红外摄像机与短波段红外摄像机；多模态无人机图像序列的模态图像包括：雷达点云图像、白光图像与两波段的红外光图像； 步骤2，通过图像恢复模块依次对多模态无人机图像序列的每一帧进行图像重建，以去除各模态图像的退化，得到重建后的多模态无人机图像； 步骤3，将重建后的多模态无人机图像序列输入目标检测网络，依次对输入的每一图像帧进行图像特征提取，得到每一图像帧的多模态特征；并对多模态特征进行多模态融合后进行无人机检测处理，以得到每一图像帧的无人机检测结果，包括：检测框、无人机类别和置信度分数； 其中，雷达点云图像的图像特征信息包括无人机的空间状态信息；白光图像与红外光图像的图像特征包括背景特征与细节特征； 目标检测网络在多模态融合时，将白光图像与红外光图像的背景特征进行背景特征点融合，以得到第一融合特征；将雷达点云图像的图像特征信息经注意力机制获取关注信息后再与白光图像、红外光图像的细节特征进行特征融合，得到第二融合特征； 基于第一融合特征与第二融合特征得到每一图像帧的多模态融合特征； 步骤4，基于每一图像帧的无人机检测结果通过基于运动先验的级联匈牙利算法进行多目标跟踪，输出多无人机目标的轨迹跟踪结果； 在多目标跟踪时，采用长短期记忆网络LSTM与卡尔曼滤波器结合的方式进行非线性运动趋势预测，以LSTM的输出作为卡尔曼滤波器的状态输入，通过卡尔曼滤波器预测每一图像帧的目标轨迹信息。

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