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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于神经网络的智能辅助瞄准方法及系统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：CN119027499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410778834.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于神经网络的智能辅助瞄准方法及系统是由路东明;王梦珂;田泽琛;李啸澜;钱惟贤设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的智能辅助瞄准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的智能辅助瞄准方法及系统，对红外图像进行高斯滤波处理、灰度拉伸、双边滤波分离，得到基础层图像，用降噪后原图减去基础层图像获得高频细节层；对基础层进行γ值大于1的γ变化抑制背景噪声，对细节层进行γ值小于1的变化增强细节，线性叠加得到细节增强的红外图像；将训练集及其标注信息输入进行训练；红外图像数据传给YOLOv5神经网络，检测并框选人形目标，得到目标的像素宽度和像素高度；利用探测器视场角计算目标探测器视场角，利用目标视场角、目标宽度和目标距离之间的数学关系，计算目标距离探测器的距离；利用子弹速度、风阻和重力加速度，计算子弹的落点信息；采用双线性插值算法对瞄准区域进行精确的局部放大处理，将实时红外图像、目标检测的框选及距离信息、预测的子弹落点以及局部放大的图像综合显示在屏幕上。本发明能提供智能检测、落点判断和局部放缩等多种辅助瞄准功能。

本发明授权一种基于神经网络的智能辅助瞄准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的智能辅助瞄准方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、将红外探测器安装在枪身上，确保探测器的光路中心衍生线与枪管平行，用红外探测器实时采集实际场景信息； 步骤2、将采集到的红外图像进行高斯滤波处理初步抑制噪声，再对降噪后的图像进行灰度拉伸，增大其动态灰度范围，然后进行双边滤波分离基础层图像，用降噪后原图减去基础层图像获得高频细节层；对基础层进行γ值大于1的γ变化抑制背景噪声，对细节层进行γ值小于1的变化增强细节，最后两层图像线性叠加得到了细节增强的红外图像； 步骤3、从KAIST数据集和采集的红外图像数据中选取符合应用场景的图像,将选取图像按照步骤2进行噪声抑制和细节增强处理，剔除效果不佳的图像，将质量评估合格的图像随机分为两部分，一部分作为训练集，另一部分作为验证集；将训练集及其标注信息输入YOLOv5神经网络进行训练，使用验证集评估模型性能，根据验证集的性能反馈，进行网络结构和参数的微调，以提高模型对红外图像中人物的识别准确性，最终经过充分训练后，得到一个能够准确识别红外图像中人物的神经网络模型； 步骤4、红外图像数据经过步骤2预处理后传给神经网络模型，检测并框选出人形目标，得到目标的像素宽度和像素高度，利用探测器视场角计算目标探测器视场角，利用目标视场角、目标宽度和目标距离之间的数学关系，计算出目标距离探测器的距离； 步骤5、利用子弹速度、风阻和重力加速度，再结合步骤4计算出的目标距离探测器的距离，建立子弹飞行轨道数学公式，实时计算出子弹的落点信息； 步骤6、在锁定目标之后，采用双线性插值算法对瞄准区域进行精确的局部放大处理，将实时红外图像、目标检测的框选及距离信息、预测的子弹落点以及局部放大的图像综合显示在屏幕上，辅助进行瞄准。

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