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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于机器视觉技术测量的抗干扰目标获取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：CN119418092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411373888.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器视觉技术测量的抗干扰目标获取方法是由巫志文;谢灿荣;李宪湖;黄炳云;刘登君;梁开勇设计研发完成，并于2024-09-29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测量的抗干扰目标获取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测量的抗干扰目标获取方法，其步骤包括：S1、原始图像多阶段滤波预处理；S2、目标特征提取；S3、随机森林构建：调用历史数据样本库，得到抗干扰目标获取库，从中随机选取M个数据点，为选择的数据点创建决策树，每棵决策树都会产生一个结果，综合分析结果并输出多数投票或平均；S4、通过随机森林，得到目标特征参考集；S5、选择现场检测图片的前N帧作为训练集，通过不断训练获得合适的计票权重，再从第N+1帧图像开始，通过确定的权重并利用Adaboost算法来进行投票分析，确定最终目标。本发明能有效解决在复杂场景下目标捕获过程中的干扰问题，并能有效提高目标检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于机器视觉技术测量的抗干扰目标获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉技术测量的抗干扰目标获取方法，其特征在于，包括有以下步骤，具体的： 步骤S1、图像预处理：将捕获的原始图像进行多阶段滤波预处理； 步骤S2、目标特征提取：对经步骤S1预处理后的图像中的目标进行特征提取，且具体包括形状特征提取、辐射特征提取以及运动特征提取； 在对图像进行运动特征提取时，通过时间域和空间域多尺度微分特征来评估目标在时间序列图像中的运动特性，运动特性包括速度、加速度、运动方向及其变化； 在对图像进行辐射特征提取时，具体步骤包括有： 步骤S2.1.1、分析图像中的目标的灰度分布，并提取目标的最大灰度级、最小灰度级、平均灰度级； 步骤S2.1.2、构建目标区域的灰度直方图，确定灰度分布模式； 步骤S2.1.3、计算区域目标的信噪比来衡量目标与背景的区分度； 步骤S3、随机森林构建：调用历史数据样本库，得到抗干扰目标获取库，从中随机选取M个数据点，为选择的数据点创建决策树，每棵决策树都会产生一个结果，综合分析结果并输出多数投票或平均； 在创建决策树的过程中，选择提取特征中的最优特征作为决策树的节点分裂依据，再使用训练数据递归地构建决策树，直到每个叶节点包含的样本属于同一类别或满足停止准则，则决策树构建完成； 步骤S4、通过随机森林，得到目标特征参考集； 步骤S5、选择现场检测图片的前N帧作为训练集，通过不断训练获得合适的计票权重，再从第N+1帧图像开始，通过确定的权重并利用Adaboost算法来进行投票分析，确定最终目标。

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广西大学，其通讯地址为：530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100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”。

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