一种基于自适应多模态特征增强的无人机目标识别方法及系统

本发明涉及一种基于自适应多模态特征增强的无人机目标识别方法及系统，通过融合雷达、无线电、光电等多种传感器数据，实现无人机目标的高精度检测和跟踪，尤其适用于复杂环境、多目标识别、低信噪比目标检测等应用场景。包括以下步骤：S1.多模态数据获取与预处理；S2.模态引导注意力机制MGA；S3.跨模态对比学习CMCL；S4.自适应特征融合与目标检测。本发明通过模态引导注意力机制和跨模态对比学习，动态调整模态特征权重，并优化跨模态数据之间的特征区分度，解决了现有无人机目标识别方法中数据冗余、模态权重不稳定、弱目标检测困难等问题，能够在复杂环境下提高无人机目标检测的准确性和实时性，并增强对低信噪比目标的识别能力。