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龙图腾网获悉济南赛铂电子科技合伙企业(有限合伙)申请的专利一种复杂背景下的无人机高精度锁定打击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：CN119356361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411477001.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种复杂背景下的无人机高精度锁定打击方法是由李佳航;亓晓;闫梦龙;赵俊彦设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂背景下的无人机高精度锁定打击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂背景下的无人机高精度锁定打击方法，属于无人机打击技术领域。所述方法具体如下：S1：无人机目标获取，S2：将S1获取的目标切片输入到薄弱点提取网络中，若成功提取到薄弱点坐标，选取置信度最大的坐标作为打击点，若未能成功提取到薄弱点坐标，则判定提取失败，重新运行目标检测算法获取新的目标切片；S3：目标跟踪网络初始化，S4：动态调整视觉设备焦距，S5：无人机目标持续跟踪，S6：对无人机目标的薄弱点打击，S7、完成目标无人机打击，本发明的复杂背景下的无人机高精度锁定打击方法，能够在复杂背景下，对无人机目标高精度智能锁定，能够提升激光毁伤系统的综合处置效果。

本发明授权一种复杂背景下的无人机高精度锁定打击方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂背景下的无人机高精度锁定打击方法，其特征在于：所述方法具体如下： S1：无人机目标获取，当接收外部锁定跟踪指令后，视觉设备实时捕捉追踪现场图像，并将现场图像通过图像采集卡送入到智能处理单元；智能处理单元通过目标检测算法检测无人机目标，若成功检测到无人机目标，选取置信度最大的检测结果作为跟踪目标，若未能成功检测到无人机目标，则判定检测失败，通过目标检测算法继续对图像采集卡送至的现场图像进行检测；目标检测算法检测获取的无人机目标为检测框裁剪的目标切片； S2：将S1获取的目标切片输入到薄弱点提取网络中，若成功提取到薄弱点坐标，选取置信度最大的坐标作为打击点，若未能成功提取到薄弱点坐标，则判定提取失败，重新运行目标检测算法获取新的目标切片； S3：目标跟踪网络初始化，使用目标检测框及其相应目标切片的薄弱点坐标对目标跟踪网络进行初始化，目标跟踪网络完成初始化； S4：动态调整视觉设备焦距，保持采集的现场图像大小一致性；通过视觉设备配备的测距机实时进行测距，并根据测距结果实时调整视觉设备的相机焦距； S5：无人机目标持续跟踪，目标跟踪网络持续更新目标包围框坐标和机身薄弱点坐标值； S6：对无人机目标的薄弱点打击，当接收到外部激光打击指令后，伺服转台和快反镜根据S5持续跟踪的无人机目标进行偏转响应；同时，激光束经过快反镜对无人机薄弱点持续灼伤； S7、完成目标无人机打击，当智能处理单元监测到目标中心点位置对应的特征图响应值小于0.01时，确认目标丢失，停止跟踪打击，重新进行目标跟踪网络初始化；当接收到停止出光和取消跟踪指令时，智能处理单元停止目标跟踪网络初始化运算，接着控制伺服转台和快反镜停止偏转，完成目标无人机打击； 所述薄弱点提取网络工作过程具体如下： 将S1获取的目标切片缩放至64*64*3大小，然后输入到骨干网络中进行特征提取，所述骨干网络输出8*8*3的特征图，特征图用于提取机身薄弱点；所述薄弱点提取网络训练时，通过损失函数进行训练评估和模型优化，损失函数定义如下所示： 公式2； 如公式2所示，在训练阶段，通过计算损失函数对数据标注点进行回归，具体为：训练阶段时，将输入图像分成8*8的网格，当数据标注点落在某个网格之中时，这个网格就负责预测此标注点，输出特征图生成8*8组预测值，每组预测值包含x,y坐标和置信度conf，式中ij代表网格坐标，当网格中包含标注点时，否则为0，与其相反，代表计算坐标损失时的权重参数，代表计算置信度损失时，若网格不包含标注点的权重参数，表示坐标预测值，表示坐标真值，代表置信度预测值，代表置信度真值，当网格中包含标注点时，否则为0；在推理阶段时，对输入图像进行薄弱点预测，在推理阶段，骨干网络可对输入图像进行薄弱点预测，得到64组预测值，通过计算损失函数进行评估，当预测置信度时认为预测结果可信，将预测结果映射回初始图像切片坐标值后，按照置信度从大到小进行排序；最后输出一组机身薄弱点位置推荐排序。

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