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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于单级式卷积神经网络的地波雷达杂波分类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：CN116681936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310651206.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于单级式卷积神经网络的地波雷达杂波分类识别方法是由牛炯;黎明;万文湘;刘兰军;陈家林;陈震;迟书凯;李萌设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单级式卷积神经网络的地波雷达杂波分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于单级式卷积神经网络的地波雷达杂波分类识别方法，获取训练用雷达回波数据，构建训练数据集图像；采用雷达回波数据图像构建雷达RD特征图，将特征图输入YOLOv3网络；对每个网格设置多种不同尺寸的初始预设识别框；按杂波信号类型，对真实雷达回波图像进行分类标记，获取各杂波信号的真实标记框；随机选取真实标记框的尺寸作为预设边界框尺寸的初始值；计算真实标记框和预设识别框之间的匹配度d；将真实标记框对应的杂波类型赋予误差最小的预设识别框，作为预设识别框的杂波识别类型；重复直至所有的预设识别框的杂波识别类型均被确认。

本发明授权基于单级式卷积神经网络的地波雷达杂波分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单级式卷积神经网络的地波雷达杂波分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练用雷达回波数据，构建训练数据集图像； 采用雷达回波数据图像构建雷达RD特征图，将特征图输入YOLOv3网络； YOLOv3网络对雷达RD特征图进行网格划分，对每个网格设置多种不同尺寸的初始预设识别框； 按杂波信号类型，对真实雷达回波图像进行分类标记，获取真实标记框，包括：确定各杂波信号在真实雷达回波图像上的坐标范围，将坐标范围转换为标记框的长和宽，基于长和宽确定真实标记框； 随机选取真实标记框的尺寸作为预设边界框尺寸的初始值；计算真实标记框和预设识别框之间的匹配度； 将每一个预设识别框和真实标记框之间的匹配度d降序排列，并选取误差最小的预设识别框；将真实标记框对应的杂波信号类型赋予误差最小的预设识别框，作为预设识别框的杂波识别类型； 重复直至所有的预设识别框的杂波识别类型均被确认； 其中，计算真实标记框和预设识别框之间的匹配度的方法包括： =真实标记框在RD特征图上投影与预设识别框相交的面积真实标记框在RD特征图上投影与预设识别框相并的面积； ； 表示真实标记框和预设标记框的匹配度。

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