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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种激光设备目标的状态评估方法、系统、设备及介质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：CN119649012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411861554.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种激光设备目标的状态评估方法、系统、设备及介质是由罗迒哉;吴琪辉;钟升设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光设备目标的状态评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种激光设备目标的状态评估方法、系统、设备及介质。该方法中，采用激光设备获取运动目标在运动过程中的视频序列；通过目标检测模型获取视频序列的每帧图像中运动目标的类别以及用于指示图像中运动目标位置和尺寸的检测框；利用视频序列的多帧图像中背景部分的低秩特性以及运动目标对应的前景部分的稀疏特性，对视频序列中的背景部分与前景部分进行分离；结合通过目标检测模型获得的运动目标的属性特征以及通过分割图像背景部分与前景部分得到的运动目标的属性特征，对运动目标进行状态评估，评估效果更好。

本发明授权一种激光设备目标的状态评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种激光设备目标的状态评估方法，其特征在于，所述方法包括： 采用激光设备获取运动目标在运动过程中的视频序列； 将视频序列中的每帧图像分别输入至训练好的目标检测模型中，得到每帧图像中运动目标的类别以及用于指示图像中运动目标位置和尺寸的检测框； 利用视频序列的多帧图像中，背景部分的低秩特性以及运动目标对应的前景部分的稀疏特性，对视频序列中的背景部分与前景部分进行分离； 根据视频序列中连续帧图像的检测框位置的变化情况，获取运动目标的运动速度和运动方向，并将运动目标的运动速度、运动方向、类别以及尺寸作为运动目标的第一属性特征； 根据视频序列中分离出的前景部分以及检测框的尺寸，获取运动目标的形状特征和颜色特征，作为运动目标的第二属性特征； 结合运动目标的第一属性特征和第二属性特征，对运动目标进行状态评估； 其中，所述目标检测模型的网络结构以YOLOX-Tiny为主干网络，YOLOX-Tiny包含特征提取层和检测头，且YOLOX-Tiny中特征提取层的多个卷积块均采用SwinTransformer模块代替； 所述将视频序列中的每帧图像分别输入至训练好的目标检测模型中，得到每帧图像中运动目标的类别以及用于指示图像中运动目标位置和尺寸的检测框，包括： 对于每帧图像，通过特征提取层将图像划分为多个不重叠的小块，每个小块经线性映射处理转换成一个固定长度的向量，并使特征提取层中的多个SwinTransformer模块对每个向量进行特征提取；对于每个向量，将提取到的特征划分为多个不重叠的窗口，并在每个窗口内应用自注意力机制，以提取每个窗口的局部特征；采用移位窗口策略，在相邻的SwinTransformer模块之间改变多个不重叠的窗口的划分方式，以进行跨窗口信息传递，得到图像的多层次特征； 通过检测头采用YOLOX-Tiny的解耦头设计和样本匹配策略，对每帧图像的多层次特征进行检测，得到每帧图像中运动目标的类别以及用于指示图像中运动目标位置和尺寸的检测框； 所述结合运动目标的第一属性特征和第二属性特征，对运动目标进行状态评估，包括： 基于多属性决策TOPSIS算法，利用运动目标的第一属性特征和第二属性特征构建决策矩阵，并根据不同属性特征对运动目标状态的影响程度，分别对不同的第一属性特征和第二属性特征设定不同的权重； 根据决策矩阵和设定的权重，计算正理想解和负理想解，并计算运动目标与正理想解和负理想解的加权欧氏距离； 根据计算的加权欧氏距离，获取运动目标的相对贴近度； 通过运动目标的相对贴近度，对运动目标进行状态评估。

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