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龙图腾网获悉中国计量大学现代科技学院申请的专利基于主被动混合成像的目标识别系统及其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：CN117233746B 。

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：202310337526.8，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权基于主被动混合成像的目标识别系统及其识别方法是由王一;唐乔;郑寅颖;姚晓敏设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主被动混合成像的目标识别系统及其识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于主被动混合成像的目标识别系统及其识别方法，其一方面通过第一卷积神经网络对多个毫米波雷达采集的多个回波信号的波形图进行编码以获得多个第一特征矩阵，并将所述多个第一特征矩阵沿通道维度构造为三维的第一特征图；另一方面通过第二卷积神经网络对多个相机采集的多个图像进行编码以获得第二特征矩阵，并将第二特征矩阵沿通道维度排列构造为三维的第二特征图；然后融合第一特征图和所述第二特征图以对被测目标进行识别。其整合多个毫米波雷达的主动成像和多个相机的被动成像从不同视角对被测对象进行目标感知，以提高目标识别的精度。

本发明授权基于主被动混合成像的目标识别系统及其识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主被动混合成像的目标识别系统，其特征在于，包括：主被动数据获取单元，用于获取由具有不同视角的多个毫米波雷达采集的来自被测目标的多个回波信号以及由具有不同视角的多个相机采集的所述被测目标的多个图像；主动数据编码单元，用于将所述多个回波信号中各个回波信号的波形图分别通过第一卷积神经网络以获得多个第一特征矩阵，并将所述多个第一特征矩阵沿通道维度进行排列以获得第一特征图；被动数据编码单元，用于将所述多个图像中各个图像分别通过第二卷积神经网络以获得多个第二特征矩阵，并将所述多个第二特征矩阵沿通道维度进行排列以获得第二特征图；特征图融合单元，用于融合所述第一特征图和所述第二特征图以获得分类特征图；特征图聚类平衡修正单元，用于对所述分类特征图进行基于聚类平衡熵参数校正以获得校正后分类特征图，其中，所述基于聚类平衡熵参数校正基于对所述分类特征图中各个位置的特征值的聚类结果来进行；以及识别结果生成单元，用于将所述校正后分类特征图通过分类器以获得分类结果，所述分类结果用于表示所述被测目标是否为预设对象。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国计量大学现代科技学院，其通讯地址为：322002 浙江省金华市义乌市大学路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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