杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院周树锦获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于时频图和视觉语言模型的信号调制识别和定位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：CN120763877B 。
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：202511277744.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于时频图和视觉语言模型的信号调制识别和定位方法是由周树锦;周锦超;白松航;徐鑫杰;陈壮志设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时频图和视觉语言模型的信号调制识别和定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时频图和视觉语言模型的信号调制识别和定位方法，涉及信号处理与人工智能技术领域，该方法针对现有技术识别精度低、依赖人工标注、通用模型在信号场景泛化性差的问题，通过短时傅里叶变换生成时频图；利用微调后的YOLO模型自动生成信号目标的边界框坐标和类别标签；结合语言模型生成描述文本构建多模态训练对；采用联合图文匹配损失与坐标回归损失的策略微调视觉语言模型，最终实现对时频图中信号目标的智能化识别与精确定位。本发明适用于复杂电磁环境下的信号检测与频谱态势感知。
本发明授权一种基于时频图和视觉语言模型的信号调制识别和定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频图和视觉语言模型的信号调制识别和定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将原始IQ信号通过时频变换生成时频图； S2、利用经信号数据集微调后的目标检测模型对所述时频图进行检测，自动生成所述时频图中信号目标的边界框坐标和类别标签； S3、基于所述边界框坐标和类别标签，利用语言模型生成对应的描述性文本，以构建包含所述时频图、所述描述性文本及所述边界框坐标的多模态训练对； S4、使用所述多模态训练对对视觉语言模型进行微调，微调过程联合优化图文匹配损失和坐标回归损失； S5、利用微调后的所述视觉语言模型对新的时频图进行识别，输出目标信号的类别和坐标信息。
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