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龙图腾网获悉中国兵器装备集团自动化研究所有限公司申请的专利一种目标威胁度评估模型训练方法及评估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：CN116704287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310692227.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种目标威胁度评估模型训练方法及评估方法是由杨帆;王长城;曾刊;董琦昕;陈大鹏;陈力斯设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标威胁度评估模型训练方法及评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标威胁度评估模型训练方法及评估方法，使用LSTM网路提取威胁度评估指标时序特征，同时结合rankNet网络结构直接学习两个目标之间威胁度排序，充分利用目标之间的相对威胁度信息，有效提升多目标的目标威胁度排序的准确率。

本发明授权一种目标威胁度评估模型训练方法及评估方法在权利要求书中公布了：1.一种目标威胁度评估模型训练方法，其特征在于，包括： 获取来袭目标的第一光电图像以及第一航迹信息；所述第一光电图像以及所述第一航迹信息均包括测量误差； 对所述第一光电图像以及所述第一航迹信息分别进行预处理获得第一图像数据以及目标运动状态估计值； 利用所述第一图像数据以及所述目标运动状态估计值识别所述来袭目标所属的类别获得类别信息； 结合所述来袭目标的威胁度影响因素与各因素对应的威胁度隶属度函数计算获得所述来袭目标的估计威胁度特征；所述威胁度影响因素包括所述类别信息； 获取来袭目标的第二光电图像以及第二航迹信息；所述第二光电图像以及所述第二航迹信息均为不添加噪音且包含真实标签的数据； 根据所述第二光电图像以及第二航迹信息获取所述来袭目标的真实威胁度特征；利用所述真实威胁度特征计算获得真实威胁度等级； 将所述估计威胁度特征与所述真实威胁度等级组合后获得威胁度评估数据集； 从所述威胁度评估数据集中随机抽取两个来袭目标样本，将所述两个来袭目标的威胁度特征和标签组成样本对，重复样本对构建过程获得威胁度评估样本对数据集，将所述样本对数据集输入威胁度评估模型中的rankNet网络，以便所述威胁度评估模型学习两个来袭目标之间的威胁度排序； 获取所述威胁度评估模型学习的真实标签以及所述威胁度评估模型的预测标签，利用所述真实标签以及预测标签构建所述威胁度评估模型优化的目标函数； 通过梯度下降方法优化所述目标函数获得所述目标威胁度评估模型。

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中国兵器装备集团自动化研究所有限公司，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市游仙区仙人路二段7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”。