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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种发射位置引导抽样匹配的红外目标类型识别方法及装置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：CN120107664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510163796.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种发射位置引导抽样匹配的红外目标类型识别方法及装置是由彭真明;李科萱;邓佳坤;崔兴晔;龙畅;尹益卓;何艳敏设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发射位置引导抽样匹配的红外目标类型识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理及机器视觉应用领域，提供了一种发射位置引导抽样匹配的红外目标类型识别方法及装置，主旨在于解决传统全域模板匹配运算资源消耗过大的问题。主要方案包括，预先建立发射位置到目标可能类型的映射关系，在预测过程中先结合目标运动信息和能量信息估计发射位置，然后根据映射关系减少需要识别类型的数量，降低待匹配模板，提升目标类型识别的准确度及速度。主要技术包括，建立发射位置到目标可能类型的映射关系；结合目标运动信息，能量信息实现，或多目标协同信息实现发射位置经纬度的估计；利用所得发射位置经纬度，并结合建立的映射模型抽样全域类型匹配模板，得到类型向量，实现最终的红外目标类型识别。

本发明授权一种发射位置引导抽样匹配的红外目标类型识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种发射位置引导抽样匹配的红外目标类型识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：映射模型预建立，发射位置到目标可能类型的映射关系预建立，具体包括真实发射位置-类型列表映射，虚拟发射位置-类型列表映射，区域地理信息-发射位置列表映射，并最终建立区域地理信息-发射位置列表-类型列表映射，得到映射模型，转入步骤2； 步骤2：发射位置估计，结合目标运动信息与能量信息实现，或多目标协同信息进行发射位置经纬度的估计，得到发射位置经纬度，转入步骤3； 步骤3：利用步骤2所得发射位置经纬度，并结合步骤1建立的映射模型抽样全域类型匹配模板，得到类型向量，实现最终的红外目标类型识别； 所述步骤3包括如下步骤： 步骤3.1：根据所有区域地理信息A，获取目标o所得发射点经纬度xo,yo所属区域列表Axo,yo： p为区域总数，Areak表示区域k覆盖的经纬度范围； 步骤3.2：根据区域地理信息-发射位置列表-类型列表映射中的区域地理信息-发射位置列表映射，得到xo,yo对应发射位置列表Lxo,yo： Lxo,yo＝f7Axo,yo→L ox,oy∈Lxo,yo分别表示xo,yo所属区域对应发射位置经度和纬度； f7是一个从集合A到集合L，再从集合L到集合M的复合映射函数； 步骤3.3：计算xo,yo与对应发射位置列表Lxo,yo中每个发射位置ox,oy的距离，按照距离从小到大对发射位置进行排序，得到排序后发射位置列表LSxo,yo： LSxo,yo＝Sortkx,ky|kx,ky∈Lxo,yo,dxo,yo,kx,ky sx,sy∈LSxo,yo分别表示对Lxo,yo排序后发射位置经度和纬度； 步骤3.4：根据排序后发射位置列表LSxo,yo，结合区域地理信息-发射位置列表-类型列表映射中发射位置列表-类型列表映射，得到xo,yo对应的类型向量Mxo,yo： Mxo,yo＝f7LSxo,yo→M Mxo,yo中包含xo,yo所属区域排序后所有发射位置包含的所有类型，实现全域类型匹配模板抽样，M为一个集合； 步骤3.5：根据步骤3.4所得类型向量，从上到下依次使用类型匹配算法计算目标o与类型向量Mxo,yo中类型的相似度，选择相似度最高的类型Modelo为目标o所属类型，实现红外目标类型识别： 其中，So,mdl表示用类型匹配算法计算目标o与Mxo,yo中类型mdl的相似度。

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