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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利基于红外仿真的成像系统环境适应性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：CN116305705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202111558197.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于红外仿真的成像系统环境适应性评估方法是由史泽林;向伟;刘云鹏;赵怀慈;花海洋;张浩设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外仿真的成像系统环境适应性评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于红外仿真的成像系统环境适应性评估方法，首先，使用高维高斯分布模型对环境参数空间进行建模，基于该模型生成环境样本集；其次，设计评估指标对环境样本集的质量进行评估；然后，利用红外仿真系统基于环境样本生成对应仿真图像，采用TTP模型估计仿真图像的成像质量,对仿真样本进行标记从而生成环境适应性评估模型的训练样本；最后使用训练样本集对Levenberg‑Marquardtbackpropagationalgorithm神经网络进行训练得到环境适应性评估模型；设计实验，采集室外环境下的红外图像进行模型验证。本发明通过利用红外视景仿真系统，增大了实验数据的数量，解决了室外试验成本高、环境条件单一的问题，增加了环境适应性评估结果的可信程度。

本发明授权基于红外仿真的成像系统环境适应性评估方法在权利要求书中公布了：1.基于红外仿真的成像系统环境适应性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域历史气象数据进行高维高斯分布拟合，再利用中心极限定理生成同分布的环境样本集； 确定环境样本集质量评估指标，并综合评估环境样本集质量； 利用红外仿真系统基于环境样本生成对应仿真图像，采用TTP模型估计仿真图像的成像质量,对仿真样本进行标记从而生成环境适应性评估模型的训练样本； 使用训练样本集对神经网络进行训练得到环境适应性评估模型； 采集室外景下的红外图像进行模型验证； 所述确定环境样本集质量评估指标，并综合评估环境样本集质量，包括以下步骤： 判断环境样本集是否通过均匀性、正交性、分布一致性、典型性的质量评估；若环境样本集通过全部指标，则进行下一步骤； 否则，重新生成环境样本集； 所述判断环境样本集是否通过均匀性质量评估，通过下式实现： ； 其中，m是环境样本集维度，n是环境样本集中环境样本的个数，环境样本集P是一个nm的矩阵；为均匀性质量评估指标，表示混合离差；表示环境样本集第i行第j列样本； 若超过阈值，表示通过均匀性质量评估；否则，表示不通过均匀性质量评估，需要重新生成环境样本集； 所述判断环境样本集是否通过正交性质量评估，通过下式实现： ； 其中，表示仿真样本集矩阵任意两列之间的线性相关系数；表示环境样本集维度；为相关系数； 正交性质量评估指标小于阈值，则表示通过正交性质量评估；否则，表示不通过正交性质量评估，需要重新生成环境样本集； 所述判断环境样本集是否通过分布一致性质量评估，通过下式实现： ； 其中，分别是历史气象数据和环境样本集协方差矩阵，分别为历史气象数据和测试样本的均值矩阵，为环境样本集维度；为分布一致性质量评估指标，表示用来衡量两个高维高斯分布的一致性的KL散度；表示矩阵的迹； 大于阈值，则表示通过分布一致性质量评估；否则，表示不通过分布一致性质量评估，需要重新生成环境样本集； 所述判断环境样本集是否通过典型性质量评估，通过下式实现： ； 其中，为环境样本集中环境样本的个数，为仿真测试样本包含预设典型点的个数；为典型性评估指标； 大于阈值，则表示通过典型性质量评估；否则，表示不通过典型性质量评估，需要重新生成环境样本集。

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