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龙图腾网恭喜中电国科技术有限公司;上海国贞科技有限公司申请的专利基于传感器的无人机配件智能识别与存取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：CN119540584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510095185.7，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于传感器的无人机配件智能识别与存取方法及系统是由崔起源;冯春;李智;马瑞峰;赵泽东;王娟;李帛洋设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器的无人机配件智能识别与存取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于传感器的无人机配件智能识别与存取方法及系统，涉及无人机配件管理技术领域，包括：采集无人机配件的三维轮廓信息并生成标准点云数据，进行特征提取并进行特征对齐与交互，生成目标无人机配件的高维融合特征矩阵；基于特征金字塔网络构建多尺度特征表示，生成层次化特征描述符，进行相似度计算，生成相似度评分矩阵，进行最优匹配，建立自适应验证规则库并进行配件验证；基于型号信息计算存取路径的最优动作序列，映射为机械臂的运动轨迹参数，采集多点应力数据，预测最优夹持力度，建立配件寿命预测模型，结合历史数据进行预测，生成配件状态评估报告与维护建议。

本发明授权基于传感器的无人机配件智能识别与存取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于传感器的无人机配件智能识别与存取方法，其特征在于，包括：采集无人机配件的三维轮廓信息并进行高斯滤波去噪和体素滤波降采样处理，生成标准点云数据，构建八叉树结构，通过迭代最近点配准算法进行三维特征匹配得到空间特征张量，采集无人机配件的光谱反射信息，利用连续小波变换分解所述光谱反射信息得到多尺度系数矩阵，基于主成分分析算法提取关键频段特征，生成光谱特征向量，采集无人机配件表面纹理信息，通过自适应直方图和各向异性扩散滤波算法生成增强纹理数据，将所述空间特征张量、所述光谱特征向量和所述增强纹理数据输入至预先构建的多模态特征融合网络，结合跨模态注意力机制进行特征对齐与交互，生成目标无人机配件的高维融合特征矩阵；将所述高维融合特征矩阵输入至级联注意力增强的深度残差神经网络，通过空间注意力模块和通道注意力模块提取关键区域特征与通道特征，基于特征金字塔网络构建多尺度特征表示，生成层次化特征描述符，根据孪生网络结构将所述层次化特征描述符与预设的无人机配件标准特征库进行相似度计算，生成相似度评分矩阵，通过动态规划算法对所述相似度评分矩阵进行最优匹配，确定所述目标无人机配件的型号信息与品质等级，获取所述目标无人机配件的实时重量数据，将所述实时重量数据输入至基于长短时记忆网络的动态阈值学习模型，结合所述型号信息对应的标准重量区间，建立自适应验证规则库并进行配件验证；基于所述型号信息激活预先设置的强化学习存储位置优化模型，采用深度Q学习算法计算存取路径的最优动作序列，将所述最优动作序列映射为机械臂的运动轨迹参数，建立所述目标无人机配件的材质特性与夹持力度的深度神经网络映射模型，在存取过程中采集多点应力数据，通过递归神经网络预测最优夹持力度，当完成存取操作后，基于图注意力网络分析配件使用状态演变规律，建立配件寿命预测模型，结合历史数据进行预测，生成配件状态评估报告与维护建议。

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