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龙图腾网获悉紫光恒越技术有限公司申请的专利一种目标物体侦察方法、电子设备、存储介质及程序产品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：CN120154898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510639039.6，技术领域涉及：A63F13/52；该发明授权一种目标物体侦察方法、电子设备、存储介质及程序产品是由李博设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标物体侦察方法、电子设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种目标物体侦察方法、电子设备、存储介质及程序产品，利用不同采集装置的多视角对视觉数据进行采集，能弥补单一侦察视角的局限，从而全面捕捉目标物体特征；利用时空同步校准处理消除因不同采集装置采集时间和位置差异导致的视觉数据误差，让后续识别更精准；利用物体识别模型构建统一的数据接口和数据标准，实现多类型装置采集数据的高效融合，提升整体视觉数据处理效率与精度。另外，基于物体识别模型可准确区分目标与干扰物体，再结合目标视觉数据位置信息可精准定位目标物体，为虚拟世界侦察提供可靠依据，实现在虚拟世界中对目标物体的高效侦察。

本发明授权一种目标物体侦察方法、电子设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种目标物体侦察方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高空采集装置在虚拟世界中的预设作业路径上采集的第一环境感知数据，获取地面采集装置在所述预设作业路径上采集的第二环境感知数据； 将所述第一环境感知数据与所述第二环境感知数据输入已训练的作业参数推理模型，得到目标协同作业参数；所述作业参数推理模型包括视觉范围处理子模型、相对位置处理子模型、以及编队队形处理子模型；所述目标协同作业参数包括视觉范围参数、所述高空采集装置与所述地面采集装置之间的相对位置参数、以及编队队形参数；所述已训练的作业参数推理模型通过以下步骤训练：获取多任务训练数据集；所述多任务训练数据集包括视觉范围训练数据子集、相对位置训练数据子集、以及编队队形训练数据子集；所述视觉范围训练数据子集包括一一对应的视觉范围图像与视觉范围标签；所述相对位置训练数据子集包括一一对应的采集装置位置数据与相对位置标签；所述编队队形训练数据子集包括一一对应的所述采集装置位置数据与编队队形标签；所述采集装置位置包括所述高空采集装置的位置数据及所述地面采集装置的位置数据；利用所述视觉范围训练数据子集对所述视觉范围处理子模型进行有监督训练，利用所述相对位置训练数据子集对所述相对位置处理子模型进行有监督训练，并利用所述编队队形训练数据子集对所述编队队形处理子模型进行有监督训练，得到所述已训练的作业参数推理模型，所述已训练的作业参数推理模型用于生成包括所述视觉范围参数、所述相对位置参数、以及所述编队队形参数的所述目标协同作业参数； 获取所述高空采集装置在所述预设作业路径上按照所述目标协同作业参数对作业相关物体采集的第一物体视觉数据集合，获取地面采集装置在所述预设作业路径上按照所述目标协同作业参数对所述作业相关物体采集的第二物体视觉数据集合；其中，所述作业相关物体包括可消失的干扰物体与可消失的目标物体；所述第一物体视觉数据集合中的每个第一物体视觉数据与所述第二物体视觉数据集合中的每个第二物体视觉数据携带位置信息，所述位置信息用于表征未消失状态下的作业相关物体在所述虚拟世界中所处的位置； 将所述第一物体视觉数据集合与所述第二物体视觉数据集合进行时空同步校准处理，得到处理后视觉数据集； 将所述处理后视觉数据集输入已训练的物体识别模型，得到物体识别结果，并在所述物体识别结果指示识别出所述目标物体的情况下，从所述处理后视觉数据集中确定包括所述目标物体的目标视觉数据； 基于所述目标视觉数据携带的位置信息确定所述目标物体的位置信息。

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