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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利考虑目标相对运动的连续图像目标检测方法、系统及终端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：CN115797770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211557865.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权考虑目标相对运动的连续图像目标检测方法、系统及终端是由程晗;陈维义;李逸源;傅冰设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑目标相对运动的连续图像目标检测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种考虑目标相对运动的连续图像目标检测方法、系统及终端，利用图像目标检测器对k时刻的图像进行检测，得到对应检测结果Ykk；对于检测器的检测结果Ykk，将Ykk与算法所得的前一时刻的检测结果进行时序匹配；依据k时刻图像平均亮度指标gkk估算检测结果可信度参数pkk；分别计算k时刻检测结果的噪声矩阵Rk和边界框尺寸的预测值b″kk；对k时刻对象的位置进行卡尔曼滤波，对k时刻对象的边界框尺寸进行加权融合估计，形成对k时刻图像检测的结果。本发明能够依据连续图像中的目标检测结果对目标在图像中的运动参数和尺寸变化规律进行估计，为后续目标的定位、实际运动状态估计等提供有效的数据支撑。

本发明授权考虑目标相对运动的连续图像目标检测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种考虑目标相对运动的连续图像目标检测方法，其特征在于，步骤一，获取原始检测数据，并进行检测结果的时序匹配； 步骤二，进行对象位置的滤波估计以及对象尺寸参数的预测； 步骤三，进行当前帧检测可信度估计以及图像目标融合检测； 步骤一中的检测结果的时序匹配包括：当检测器根据k+1时刻图像得到检测结果后，对两次检测结果中的对象采取时序匹配操作： 对于k时刻检测得到的第i个对象的检测结果Yik，和k+1时刻检测得到的第j个对象的检测结果Yjk+1，计算两者边界框之间的IoU值IoUij；对于某一Yik，记所有Yjk+1中令IoUij最大的检测结果为Yimk+1，对应的IoU值记为IoUim； 对于每一个Yik，均进行如下判断： 1检测结果的剔除判断若IoUimλd，则认为在k+1时刻的检测结果中无法找到与Yik相匹配的检测结果，将Yik剔除；其中，λd是依据经验自由设置的剔值阈值； 2检测结果的匹配判断若Yik中元素cik和Yimk+1中元素cimk+1满足： cik=cimk+1； 则认为Yik和Yimk+1属于同一对象在不同时刻产生的检测结果，将两者相互匹配； 3检测对象的漏检判断若Yik中元素cik和Yimk+1中元素cimk+1满足： cik≠cimk+1； 则认为对象i因遮挡等原因在k+1时刻被漏检，将对象i予以保留； 4检测结果的增补判断在完成匹配判断之后，若存在检测结果Yjk+1找不到与之匹配的Yik，则视为k+1时刻新增的对象进行增补； 步骤二中的对象位置的滤波估计采用经典的卡尔曼滤波实现； 步骤三中的当前帧检测可信度估计包括： 选取整幅图像的平均亮度值作为衡量光照条件的指标；而对于彩色图像，采用RGB三个分量的加权平均作为计算单个像素亮度值的计算依据： ； 通过设计试验记录不同环境亮度条件下检测结果的mAP值，并记录对应条件下的平均亮度值g，确定图像平均亮度值与检测器检测效果之间的影响； 结合参数mAP随g的变化规律对数据进行函数拟合，通过数据拟合后g与mAP之间同样近似服从二阶高斯分布： ； 对于实际获得的待检测连续图像，当其中n时刻图像的平均亮度值为gn，带入拟合函数则得到与之对应的值pn； 步骤三中的图像目标融合检测包括：根据连续拍摄图像中的已有检测结果完成目标位置的滤波估计、目标边界框尺寸的估计及当前帧检测结果的可信度的估计，综合各种信息对当前图像中目标的位置和尺寸参数进行估计； 1对于目标位置的估计当通过实验统计确定观测设备的噪声矩阵为R，记n时刻通过图像平均亮度参数gn估算得到检测结果的可信度指标pn，结合pn和R得到n时刻检测结果的噪声矩阵Rn；在正常光照情况下，图像检测器的mAP指标为P，记Rn满足： ； 通过调整n时刻的噪声矩阵参数实现考虑目标检测可信度的目标位置滤波估计； 2对于目标尺寸的估计记n时刻之前20帧图像检测结果的可信度指标为pn‑20、pn‑19、……、pn‑1，取平均值为衡量边界框尺寸预测结果的可信度指标： ； 记n时刻通过检测器得到的目标边界框宽度为，通过拟合函数得到的目标边界框宽度为，取n时刻目标边界框宽度的估计值为两者的加权平均： 。

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