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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于YOLO定位思想的红外激光复合信号目标识别与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：CN119646730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411576532.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于YOLO定位思想的红外激光复合信号目标识别与定位方法是由武军安;李宁;郭锐设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLO定位思想的红外激光复合信号目标识别与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLO定位思想的红外激光复合信号目标识别与定位方法，涉及信号识别与定位技术领域。本发明创新性的提出了将YOLO系列模型的定位思想应用于一维数据信号领域，根据该思想搭建网络结构模型并构建样本数据集，使其能够实现一维数据信号的目标识别与定位，实验结果表明，这种方法不仅能够提高复合信号的识别的准确率，而且还能够确定目标信号在该段数据中出现的位置，实现目标定位。

本发明授权基于YOLO定位思想的红外激光复合信号目标识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO定位思想的红外激光复合信号目标识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用红外激光复合探测系统对目标进行探测，采集n组红外激光数据，通过长度为s的滑动窗口对红外激光数据进行截取，建立红外激光复合信号数据库，同时根据目标出现时红外激光信号变化的位置构建存在类别信息和位置信息的标签X1，X2，Class，并按照7:3的比例将红外激光复合信号数据库分为训练集和测试集； 步骤2、构建SE-YOLO网络，所述SE-YOLO网络包括5个CBR模块、SE注意力机制模块、特征参数尺寸整合模块以及特征筛选模块； 其中，CBR模块包括Conv1d、BatchNorm1d和ReLU激活函数；SE注意力机制模块包括AdaptiveAvgPool1d、Linear、ReLU激活函数、Sigmoid激活函数；特征参数尺寸整合模块包括Conv1d卷积层；特征筛选模块的核心是非极大值抑制算法； 步骤3、利用训练集训练SE-YOLO网络，得到训练好的SE-YOLO网络模型； 将训练集中的红外激光复合信号输入SE-YOLO网络，通过3个CBR模块逐层提取红外激光复合信号的特征得到第一特征向量P1；将P1输入SE注意力机制模块，改变每个特征通道的重要性，使神经网络重点关注权重值大的通道，得到第二特征向量P2；利用剩余的2个CBR模块增加SE-YOLO网络模型深度，对P2进一步提取得到第三特征向量P3；通过特征参数尺寸整合模块对P3进行信息融合，得到尺寸大小为8×N的第四特征向量V；利用特征筛选模块对V进行筛选，得到置信度最高的预测值X’1，X’2，Class’；将预测值与其对应的标签进行误差计算以更新SE-YOLO网络的参数，获得训练好的SE-YOLO网络模型； 步骤4、将测试集输入SE-YOLO网络模型，测试SE-YOLO网络模型的准确度和定位精度。

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