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龙图腾网获悉厦门市巨龙软件工程有限公司申请的专利基于深度学习的训练靶机智能管理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：CN121089528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511639830.3，技术领域涉及：F41J5/14；该发明授权基于深度学习的训练靶机智能管理方法是由薛财锋;陈路;费波;居家英;吴明峰;阮铭清设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的训练靶机智能管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的训练靶机智能管理方法，涉及训练靶机智能管理技术领域，所述方法包括：步骤1，构建并训练用于处理训练靶场多源数据的深度学习神经网络模型；步骤2，利用深度学习神经网络模型对训练靶场实时采集的视频图像和传感器数据进行特征提取与融合处理，转换为空间坐标集合；基于坐标集合确定特征点，并根据特征点建立主方向向量和次方向向量，计算两条方向向量之间的方位关系，基于方位关系构建空间特征区域。本发明通过模型构建训练、数据处理识别、参数校准优化及闭环反馈，实现靶机运行参数自适应调整与管理过程完善，提升靶机动作控制精度和射击事件识别准确性，保障训练靶场有序运行。

本发明授权基于深度学习的训练靶机智能管理方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的训练靶机智能管理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，构建并训练用于处理训练靶场多源数据的深度学习神经网络模型； 步骤2，利用深度学习神经网络模型对训练靶场实时采集的视频图像和传感器数据进行特征提取与融合处理，转换为空间坐标集合；基于坐标集合确定特征点，并根据特征点建立主方向向量和次方向向量，计算两条方向向量之间的方位关系，基于方位关系构建空间特征区域； 步骤3，在空间特征区域内设置五个空间校正点；根据空间校正点的空间分布形成校正网格，并基于校正网格的空间变换特性得到姿态校准参数； 步骤4，利用姿态校准参数对空间坐标集合进行坐标变换校正，得到校正结果；根据校正结果识别射击事件、弹着点或光斑位置，得到识别结果； 步骤5，根据识别结果确定靶机控制指令，调整靶机的起倒、摇摆、隐显或移动模式，并对控制指令执行效果进行监测，得到反馈数据； 步骤6，根据反馈数据，利用深度学习神经网络模型对运行参数进行优化，得到优化后运行参数；将优化后运行参数反馈至深度学习神经网络模型中，实现训练靶机智能管理过程的闭环自适应优化。

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厦门市巨龙软件工程有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市火炬高新区火炬园创新二路1号601；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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