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龙图腾网获悉西北核技术研究所;西北工业大学申请的专利一种基于强相关目标联合时空特性的落区战斗部检测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：CN116152349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211575281.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于强相关目标联合时空特性的落区战斗部检测方法是由方龙;随亚光;高浩鹏;王琦;张云峰;李浩;陈博设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强相关目标联合时空特性的落区战斗部检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强相关目标联合时空特性的落区战斗部检测方法，首先进行相机参数标定及三维空间坐标重建；基于黑白棋盘格完成相机内部参数的标定，并结合像素—世界坐标转化过程完成外参标定；采用最小二乘法计算多光轴汇聚交点，实现多视场下空间坐标点三维重建；然后基于光流追踪的低感知精度条件下战斗部运动状态初步检测，最后基于强相关目标时空特性的战斗部运动状态修正及弹目交会参数，修正战斗部初步检测结果，完成对战斗部的精准检测。本发明实现了外场试训复杂动态环境条件下的战斗部的精准检测，降低了成本和操作难度，实现了在试训场地的大规模快速部署应用。

本发明授权一种基于强相关目标联合时空特性的落区战斗部检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强相关目标联合时空特性的落区战斗部检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：布置相机； 将两台相机按设定夹角观测目标区域，确保目标区域均能被两台相机观测； 步骤2：相机参数标定； 步骤2-1：给定一个棋盘格标定板，检测标定板图像上每一个角点的像素坐标；假定世界坐标系固定于棋盘格上，则棋盘格上任一点的物理坐标，由于标定板上每一个格子的大小是已知的，基于黑白格边缘在灰度上的变化，利用Harris角点检测算法计算得到每一个角点在世界坐标系下的物理坐标； 步骤2-2：相机内参、外参求解； 根据每一个角点的像素坐标、每一个角点在世界坐标系下的物理坐标，求解像素—世界坐标系的转化关系，获取相机的内参矩阵和外参矩阵来完成相机的标定；像素—世界坐标系的转化关系为： 1 其中，为内参矩阵，为外参矩阵；表示像距，表示感光板的横边和纵边之间的角度，分别表示相机感光板中心在像素坐标系下的坐标，表示两个方向上的一个像素在相机感光板上的物理长度，表示旋转矩阵，表示平移矢量； 依据张正有标定求解出相机的内参矩阵； 对于外参，已知一张图中的几个空间点P i的三维坐标P i =X i,Y i,Z i及其对应的像素坐标x i=u i,v i，求取R和T； 世界坐标系的原点为实验场地中心点，以正东为第一个轴的正方向，正北为第二个正方向，高度为第三个正方向，具体数值由全站仪测得；为求取R和T，首先构建一个增广矩阵A=[R|T]，依据投影原理有： 用最后一行把s消去得到 令 、、、 得到 假设共有N个特征点，列出方程组： 对上述方程组求解即可得到，也就是增广矩阵A=[R|T]的具体值；外参描述了相机相对于世界坐标系原点的位置和角度； 步骤3：三维空间坐标重建； 给定目标在多个角度上的像素坐标,、,，在像素点与相机位置之间建立光轴汇聚模型； 根据目标的像素坐标,、,,对三维坐标X、Y、Z采用光轴汇聚模型，通过对多条光轴射线进行联立求解： 首先依据相机模型有 式（1）化简得到： （2） 其中Q是3*4的矩阵，将式（2）写成2个等式的形式 3 4 其中，表示第一个相机矩阵的第i行第j列个元素； 同样对于另外一台相机，也获得2个等式： 5 6 最后采用最小二乘法获得三维坐标,,； 步骤4：基于光流追踪及多目标运动规律的低感知精度战斗部检测； 步骤4-1：对相机采集到的战斗部打击过程图像序列做帧间差分处理，提取相邻图像帧中所有待追踪的特征点； 步骤4-2：采用Lucas–Kanade光流法实现光流点对追踪，计算视频每一帧的光流： 其中，表示视频中向领的两帧图片，描述了t时刻N个角点的位置变化关系；从中筛选出位置变化超过设定值且向下运动的角点即获取战斗部中心点的像素坐标,； 步骤4-3：在获得不同相机中战斗部中心点的像素坐标后带入步骤3的公式即获得其三维坐标,,。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北核技术研究所;西北工业大学，其通讯地址为：710024 陕西省西安市灞桥区平峪路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。