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龍圖騰網恭喜貴州警察學院申請的專利基于深度學習的無人機飛行狀態監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119204201B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411729941.9，技術領域涉及：G06N5/025；該發明授權基于深度學習的無人機飛行狀態監測方法及系統是由張莉軍;吳敬杰;周嬋;趙鵬;王梅設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的無人機飛行狀態監測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于深度學習的無人機飛行狀態監測方法及系統，通過綜合運用無人機飛行監測數據序列中的結構化與非結構化數據，實現了對無人機飛行行為的全面且深入的分析。具體而言，能夠精準地識別無人機飛行監測數據序列與飛行交互非結構化數據之間的特征關聯度，從而有效提升了飛行狀態監測的準確性和實時性。進一步地，基于組合飛行行為分析數據，能夠從龐大的參考飛行反饋知識網絡序列中快速鎖定與目標飛行行為最為匹配的目標飛行反饋知識網絡，顯著增強了飛行反饋的針對性和有效性。最終，利用目標飛行反饋知識網絡生成的飛行請求任務反饋報告，不僅為無人機的安全飛行提供了重要保障，也為后續飛行策略的優化提供了科學依據。

本發明授權基于深度學習的無人機飛行狀態監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的無人機飛行狀態監測方法，其特征在于，所述方法包括：獲得至少一個飛行狀態監測周期的無人機飛行監測數據序列，所述無人機飛行監測數據序列至少包括：存儲有最近一次飛行狀態監測周期的飛行請求任務的飛行交互結構化數據；在所述無人機飛行監測數據序列還包括飛行交互非結構化數據時，對所述無人機飛行監測數據序列和所述飛行交互非結構化數據進行組合飛行行為分析，生成相應的組合飛行行為分析數據，所述組合飛行行為分析數據用于表示：所述無人機飛行監測數據序列與所述飛行交互非結構化數據之間的特征關聯度；基于所述組合飛行行為分析數據，從參考飛行反饋知識網絡序列中確定出關聯的目標飛行反饋知識網絡，所述參考飛行反饋知識網絡序列中每個參考飛行反饋知識網絡對應一種飛行反饋知識點；利用所述目標飛行反饋知識網絡，基于所述無人機飛行監測數據序列和所述目標飛行反饋知識網絡對應的飛行反饋知識點，生成所述飛行請求任務的飛行反饋報告；所述基于所述組合飛行行為分析數據，從參考飛行反饋知識網絡序列中確定出關聯的目標飛行反饋知識網絡，包括：如果所述組合飛行行為分析數據表示的特征關聯度符合設定關聯度要求，從參考飛行反饋知識網絡序列包括的與所述飛行交互非結構化數據的飛行交互非結構化類別相關的參考飛行反饋知識網絡子序列中，確定出關聯的所述目標飛行反饋知識網絡；所述飛行交互非結構化數據包括多個飛行交互非結構化類別分別對應的圖網絡數據，則所述組合飛行行為分析數據用于表示：所述多個飛行交互非結構化類別各自與所述無人機飛行監測數據序列之間的特征關聯度；則所述基于所述組合飛行行為分析數據，從參考飛行反饋知識網絡序列中確定出關聯的目標飛行反饋知識網絡，包括：基于所述組合飛行行為分析數據，從所述多個飛行交互非結構化類別中，確定出特征關聯度符合設定關聯度要求的目標飛行交互非結構化類別；從目標飛行交互非結構化類別相關的參考飛行反饋知識網絡子序列中，確定出關聯的所述目標飛行反饋知識網絡；所述對所述無人機飛行監測數據序列和所述飛行交互非結構化數據進行組合飛行行為分析，生成相應的組合飛行行為分析數據，包括：依據設定的引導策略，基于所述無人機飛行監測數據序列中的飛行交互結構化數據和所述飛行交互非結構化數據，生成相應的目標引導特征數據；利用組合飛行行為分析網絡，基于特征嵌入表示策略，對所述目標引導特征數據中的飛行交互結構化數據進行特征嵌入表示，生成結構化嵌入表示矢量；基于與所述飛行交互非結構化數據的飛行交互非結構化類別對應的目標嵌入表示策略，對所述飛行交互非結構化數據進行特征嵌入表示，生成非結構化嵌入表示矢量；對所述結構化嵌入表示矢量和所述非結構化嵌入表示矢量進行集成，生成目標嵌入表示矢量；基于所述目標嵌入表示矢量進行多個循環階段的飛行行為分析，生成所述組合飛行行為分析結果，其中，在一個循環飛行行為分析階段時，基于所述目標嵌入表示矢量與上一個循環階段的分析結果，生成本次循環飛行行為分析階段過程的組合飛行行為分析結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人貴州警察學院，其通訊地址為：550002 貴州省貴陽市南明區龍洞堡見龍洞路180號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。