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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利无人机对地目标主动检测方法、终端设备及存储介质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：CN119380221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411445220.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权无人机对地目标主动检测方法、终端设备及存储介质是由刘天鹏;江新华;刘丽;刘永祥;刘振;户盼鹤;苏晓龙设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机对地目标主动检测方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机对地目标主动检测方法、终端设备及存储介质，利用归纳偏置改善策略网络的主干部分所学的状态表征，从而提高智能体所学策略在解决主动目标检测问题时的有效性与泛化性。首先，主动目标检测问题主要关注的图像特征应当集中目标本身外观、姿态以及目标与周围地物的位置关系等方面的特性，而地物的颜色、纹理等特征则可舍去，因此本发明提出在图像特征提取之前对其进行场景预分解操作，进而滤除这些无关特征。其次，本发明提出利用GRU网络融合历史观测序列的特征。通过这两方面的改进，状态表征的泛化能力可得到进一步提升，从而帮助智能体学得更好的主动目标检测策略。

本发明授权无人机对地目标主动检测方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机对地目标主动检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化智能体策略网络模型πtrain、经验缓存池，回合计数器置零； S2、设t＝0，初始化无人机位置pt，获取对应无人机观测图像ot，初始化隐藏状态ht； S3、对所述无人机观测图像ot进行裁剪，获得待处理图像，对所述待处理图像进行场景预分解，对场景预分解后的图像进行特征提取，将提取的特征与隐藏状态ht经过GRU融合后得到状态st，更新隐藏状态ht，若t＞0，则将交互经验st‑1,at‑1,rt‑1,st存入经验缓存池中； S4、若经验缓存池中经验数据数量大于门限threpool，则从经验缓存池中抽取一批数据对智能体策略网络模型πtrain进行训练； S5、基于状态st，智能体决策网络给出当前时刻的动作输出at，训练环境反馈奖励值rt，无人机根据at移动到新的位置pt+1，得到新的目标观测图像ot+1； S6、t的值加1，若t达到最大时间步Tmax，则跳转至步骤S2，否则转至步骤S3，当回合数大于所设常数时，得到训练好的智能体策略网络模型。

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