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龙图腾网获悉郭强申请的专利一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法和装置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：CN114648068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210285707.6，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法和装置是由郭强;王海鹏;刘颢;唐田田设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法和装置，所述方法包括：获得待识别目标的姿态角、距离信息、环境信息及图像信息；构建识别分类器模型；利用姿态角、距离信息、环境信息以及图像信息样本集，对识别分类器模型进行训练；将待识别目标的姿态角、距离信息、环境信息与图像信息作为训练后的识别分类器模型的输入项，得到分类结果向量；根据分类结果向量，获得待识别目标的最佳姿态角，进而计算无人船编队的队形位置，智能变换无人船成员的编队队形位置之后，通过训练后的识别分类器模型，获得待识别目标的识别结果。通过最佳姿态角，以最短路径动态变换位置，达到优化编队协同感知策略、有效提高目标识别正确率的技术效果。

本发明授权一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法，其特征在于，所述方法包括： 通过雷达传感器，获得待识别目标的姿态角与距离信息； 获得所述待识别目标的环境信息； 通过光学传感器，获得所述待识别目标的图像信息，其中，所述图像信息与所述姿态角、所述距离信息、所述环境信息为一一对应关系； 构建识别分类器模型； 获得姿态角、距离信息、环境信息以及图像信息样本集； 利用所述姿态角、距离信息、环境信息以及图像信息样本集，对所述识别分类器模型进行训练，得到训练后的识别分类器模型； 将所述待识别目标的姿态角、距离信息、环境信息与图像信息作为所述训练后的识别分类器模型的输入项，得到分类结果向量； 根据所述分类结果向量，获得所述待识别目标的最佳姿态角； 根据所述最佳姿态角，计算无人船编队的队形位置； 根据所述队形位置，智能动态变换无人船成员的编队队形位置； 在无人船成员变换编队队形位置之后，通过所述训练后的识别分类器模型，获得所述待识别目标的识别结果； 其中，所述根据所述分类结果向量，获得所述待识别目标的最佳姿态角，包括： 对所述分类结果向量进行归一化处理，得到若干个归一化后的所述分类结果向量； 根据每一个所述归一化后的分类结果向量，得到向量中最大值元素对应的目标类型，即获得所述待识别目标的目标类型； 根据所述待识别目标的目标类型，获得所述待识别目标的目标类型最优解向量，其中，设定所述目标类型对应的向量元素为1，其他目标类型对应的向量元素为0； 计算所述目标类型最优解向量与每个所述归一化后的分类结果向量之间的欧式距离； 计算若干个所述欧式距离的最小值； 根据所述最小欧式距离的分类向量结果，获得所述待识别目标的最佳姿态角，其中，所述最佳姿态角与所述最小欧式距离的分类向量结果为一一对应关系。

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