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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于机器视觉技术的云台跟踪性能测量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：CN114972420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210382987.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于机器视觉技术的云台跟踪性能测量方法是由冯陈菲;郑恩辉设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉技术的云台跟踪性能测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉技术的云台跟踪性能测量方法。将相机朝向显示屏幕正对放置，显示屏幕播放预先设置好的目标移动轨迹视频，相机实时针对显示屏幕中的目标进行拍摄图像和跟踪，并采集获得跟踪过程中的所有图像序列，再针对图像序列进行分析处理获得云台跟踪性能的测量结果。本发明在日常生活简单的设备下就可实现，无需转台等其他设备，将目标跟踪算法与云台很好的融合在一起，在已搭好的结构上，如需单方面测量算法或云台的跟踪性能，也可通过控制变量在这个结构上实现。

本发明授权一种基于机器视觉技术的云台跟踪性能测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉技术的云台跟踪性能测量方法，其特征在于，方法包括：将相机朝向显示屏幕正对放置，显示屏幕播放预先设置好的目标移动轨迹视频，相机实时针对显示屏幕中的目标进行拍摄图像和跟踪，并采集获得跟踪过程中的所有图像序列，再针对图像序列进行分析处理获得云台跟踪性能的测量结果； 针对图像序列中的每幅图像，识别获得目标所在图像中的位置，将目标所在图像中的位置和图像中心点作差获得偏差数据，再将随时间变化的各幅图像的偏差数据组成二维复数据；再针对二维复数据进行归一化处理获得测量结果； 所述的目标移动轨迹视频分为三个阶段部分： 第一阶段部分为一维阶跃运动过程，具体是设置目标在显示屏幕中沿水平直线竖直直线的轨迹往复移动； 第二阶段部分为二维斜坡运动过程，具体是设置目标在显示屏幕中沿倾斜直线的轨迹往复移动； 第三阶段部分二维轨迹运动过程，具体是设置目标在显示屏幕中沿闭环可交叉曲线的轨迹循环移动； 对于第一阶段部分和第二阶段部分采集的图像序列，根据二维复数据处理计算获得各个对象的超调量、余差、振荡次数、衰减比，利用超调量、余差、振荡次数、衰减比进行判断得到云台的跟踪性能，具体是将对以上数据建立一个以下公式所示的性能评价模型： SUM＝m1×w1+m2×w2+m3×w3+m4×w4 其中，SUM为性能评价参数，m1、m2、m3、m4为超调量、余差、振荡次数、衰减比，w1、w2、w3、w4为各超调量、余差、振荡次数、衰减比的影响因子； 根据性能评价模型获得的性能评价参数进行以下判断： 当SUM大于0.8时，云台跟踪性能为优秀； 当0.6＝SUM0.8时，云台跟踪性能为良好； 当0.4＝SUM0.6时，云台跟踪性能为较差； 当0＝SUM0.4时，云台跟踪性能为极差； 对于第三阶段部分采集的图像序列，根据二维复数据处理通过计算目标位置和图像中心点之间偏差，再计算确定系数和子不确定度，利用确定系数和子不确定度进行判断得到云台的跟踪性能； 所述确定系数通过相机的中心点与目标的中心点这两者的距离得到； 所述子不确定度的测量具体为： S1、先按照以下方式获得A类子不确定度uA： 在第二阶段采集获得的偏差数据为[e1,e2,e3,……]，计算为： ei＝x-si 其中，x为图像中心点的坐标，si为第i帧目标位置的坐标，ei为第i帧的偏差； 进而计算实验标准偏差SAe为： 再按照以下公式根据实验标准偏差SAe计算A类子不确定度uA： 其中，n表示二维复数据中的数据量，即图像的帧数； S2、先按照以下方式获得B类子不确定度uB： 根据各帧图像的偏差数据按以下公式计算各分量的B类子不确定度： uBi＝eik 其中，k表示包含因子，uBi表示第i帧的B类子不确定度； 最终的B类子不确定度为： 其中，uB表示B类子不确定度； S3、根据A类子不确定度uA和B类子不确定度uB综合按下式计算总不确定度uc：

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