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龙图腾网获悉成都福瑞空天科技有限公司申请的专利一种地图任务元和状态特征融合的无人机任务识别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：CN115953700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211661737.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种地图任务元和状态特征融合的无人机任务识别方法是由张祖耀;殷汶鑫;董佳琦设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地图任务元和状态特征融合的无人机任务识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种地图任务元和状态特征融合的无人机任务识别方法，完成飞行地图的任务元映射，映射结果为每个栅格5类任务的占比；得到无人机飞行状态特征数据；对于有对应任务的历史数据，直接将任务类型作为样本标签Y；对于没有记录任务类型的历史数据，将特征样本进行聚类，对聚类结果进行任务类别的映射；将特征数据和样本数据放到深度学习神经网络进行训练，并优化网络结构和参数；输入新的特征数据，对任务进行预测，预测结果为5类任务的概率；将飞行地图任务元的类别占比与输出类别概率进行融合，得到关联环境空间以及飞行状态特征的融合概率。本发明将提升了对空域内无人机任务识别的全面性、客观性和准确性。

本发明授权一种地图任务元和状态特征融合的无人机任务识别方法在权利要求书中公布了：1.一种地图任务元和状态特征融合的无人机任务识别方法，其特征在于： 首先要求监视区域具有雷达和ADS-B设备，能够有效捕获空域内无人机的位置坐标、速度、时间戳飞行状态特征； 将无人机的任务划分为末端物流、航拍测绘、应急救援、农林植保、工业巡检5类，针对5类任务和飞行状态特征构造特征函数；当5类任务识别概率的最大值50%时，抛出任务未识别； 识别方法具体步骤如下： 步骤1：根据无人机飞行空域的土地利用性质，完成飞行地图的任务元映射，每个栅格可能同时拥有几个任务属性，映射结果为每个栅格5类任务的占比，表示第个栅格的5类任务分布情况，分别为末端物流、航拍测绘、应急救援、农林植保、工业巡检5类任务在任务栅格的占比； 步骤2：采集无人机飞行状态历史数据，预处理后得到特征数据，表示根据无人机的历史数据构造的某条特征向量，分别表示5个构造特征； 步骤3：对于有对应任务的历史数据，直接将任务类型作为样本标签；对于没有记录任务类型的历史数据，将特征样本进行聚类，对聚类结果进行任务类别的映射，保证每条特征数据都有对应的标签值； 步骤4：将特征数据和样本数据放到一个输入输出神经元均为5的深度学习神经网络进行训练，并优化网络结构和参数； 步骤5：利用训练完成的网络参数，输入新的特征数据，对任务进行预测，预测结果为5类任务的概率，其中表示无人机的神经网络预测结果向量，分别表示5类任务的预测概率； 步骤6：将飞行地图任务元的类别占比与输出类别概率进行融合，得到关联环境空间以及飞行状态特征的融合概率： ， 表示在栅格运行的无人机的各任务融合概率向量，和为融合系数，表示环境空间和飞行状态所占的比重。

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