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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度学习的无人机集群协同灾害监测方法及系统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：CN120848586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511040716.9，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于深度学习的无人机集群协同灾害监测方法及系统是由胡波;那静;李佳;吴洋;陈雄乐设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的无人机集群协同灾害监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的无人机集群协同灾害监测方法及系统，方法包括：步骤S1、获取无人机集群中每个无人机的性能参数数据并进行性能分类，得到初始能力等级划分；步骤S2、划分灾害区域，基于所述初始能力等级划分结果，使用深度学习算法对无人机集群在所述灾害区域进行初始任务分配；步骤S3、基于所述灾害区域，获取每个区域的灾害环境实时变化信息，基于所述灾害环境实时变化信息判断是否调整所述初始任务分配；步骤S4、基于重新分配的任务实现无人机集群的协同灾害监测。本发明通过预先建立无人机能力数据库，对不同性能指标进行分类处理，确定初始能力等级划分结果。

本发明授权一种基于深度学习的无人机集群协同灾害监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机集群协同灾害监测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、获取无人机集群中每个无人机的性能参数数据并进行性能分类，得到初始能力等级划分； 步骤S2、划分灾害区域，基于所述初始能力等级划分结果，使用深度学习算法对无人机集群在所述灾害区域进行初始任务分配； 步骤S3、基于所述灾害区域，获取每个区域的灾害环境实时变化信息，基于所述灾害环境实时变化信息判断是否调整所述初始任务分配； 步骤S4、基于重新分配的任务实现无人机集群的协同灾害监测； 所述步骤S1中，所述初始能力等级划分方法包括： 将所述无人机的性能参数数据输入BP鲸鱼神经网络算法中进行无人机初始能力的分类，根据预设阈值对分类结果进行等级划分； 所述BP鲸鱼神经网络算法具体为： 将所述无人机的性能参数进行数据归一化，得到预处理数据； 将改进后的鲸鱼算法和BP神经网络进行初始化； 将所述预处理数据输入初始化后的改进后的鲸鱼算法，并基于初始化后BP神经网络得到的权值阈值计算得到初始适应度值； 基于所述初始适应度值使用改进后的鲸鱼算法进行适应度值的更新； 基于更新后的适应度值获取最优权值和最优阈值，将所述最优权值和最优阈值输入所述BP神经网络中进行无人机初始能力的分类。

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