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龍圖騰網獲悉北京工業(yè)大學申請的專利一種機器人射擊對抗環(huán)境下特定發(fā)光特征的目標識別方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119723056B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411864356.X，技術領域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權一種機器人射擊對抗環(huán)境下特定發(fā)光特征的目標識別方法是由高顥嘉;張祥銀;趙則璇;魏希昂;林天朗設計研發(fā)完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機器人射擊對抗環(huán)境下特定發(fā)光特征的目標識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于機器人技術領域，具體涉及一種機器人射擊對抗環(huán)境下特定發(fā)光特征的目標識別方法。它包括：數據采集的步驟；數據轉換的步驟；數據計算的步驟；數據判斷的步驟；數據篩選的步驟和數據輸出的步驟。本發(fā)明相對于現有技術具有以下有益效果：相較于其他現有方法，本方法在該場景擁有更高的識別率。相較于基于顏色的識別，識別準確度提高55％，魯棒性提高30％；相較于基于深度的識別，硬件成本降低50％，幀數提高533％，處理綜合延遲降低81％。本發(fā)明提供的方法為后續(xù)打擊提供優(yōu)秀的數據。

本發(fā)明授權一種機器人射擊對抗環(huán)境下特定發(fā)光特征的目標識別方法在權利要求書中公布了：1.一種機器人射擊對抗環(huán)境下特定發(fā)光特征的目標識別方法，其特征在于，包括下述步驟： 步驟一：為了保證圖像的質量和一致性，將單目彩色相機的分辨率、曝光時間、色溫、焦距參數固定，方便后續(xù)的圖像處理和分析， 步驟二：通過單目彩色相機捕捉當前的畫面，將圖像的信息通過數據線傳輸給計算模塊，用于進行圖像的處理和分析， 步驟三：將圖像從BGR色彩空間轉換為HSV色彩空間，得到HSV色彩空間的圖像信息，其中每個元素代表一個像素的色調、飽和度和亮度值， 步驟四：從HSV色彩空間的圖像中提取出V通道，得到亮度通道的圖像信息，其中每個元素代表一個像素的亮度值， 步驟五：對亮度通道的圖像進行二值化處理，得到二值化后的圖像信息，其中每個元素代表一個像素的二值化結果， 步驟六：對二值化后的圖像進行膨脹處理，增強目標機器人發(fā)光特征的連通性和可見性， 步驟七：對膨脹后的圖像進行輪廓檢測，獲得目標機器人發(fā)光特征的位置信息和形狀信息， 步驟八：對圖像中的每個輪廓進行最小外接矩形的求解，得到最小外接矩形的信息，包括矩形的中心坐標、長寬、面積、周長和角度， 步驟九：根據目標機器人發(fā)光特征的特點，設定篩選條件，包括最小外接矩形的長寬比閾值、面積閾值、周長閾值和角度閾值，將圖像中的所有最小外接矩形進行篩選，只保留符合條件的最小外接矩形， 步驟十：將篩選后的最小外接矩形按照面積的大小進行降序排序，將排序后的結果以列表的形式進行存儲，列表中的每個元素代表一個最小外接矩形的信息， 步驟十一：遍歷列表中的每個元素，分別對其進行仿射變換，然后將其輸入到一個SVM分類器中，用于判斷該最小外接矩形是否是目標機器人的待打擊區(qū)域，如果SVM分類器的分類結果為否，則繼續(xù)遍歷下一個最小外接矩形；如果為是，則停止遍歷，并將該最小外接矩形的信息進行記錄， 步驟十二：根據記錄的最小外接矩形的面積和單目彩色相機的內參，計算出目標機器人距離單目彩色相機的距離，即目標機器人的深度信息， 步驟十三：根據記錄的最小外接矩形的面積和距離，計算出目標機器人在以單目彩色相機為原點的三維坐標系中的坐標，即目標機器人的空間位置信息， 步驟十四：通過獲取兩幀單目彩色相機的圖像，計算出目標機器人的運動特征，包括速度、方向、加速度，即目標機器人的運動狀態(tài)信息。

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