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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于投票统计偏差的模板匹配目标识别方法、装置及设备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：CN116152531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310158477.1，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于投票统计偏差的模板匹配目标识别方法、装置及设备是由王平;王佳;宋志勇;陶华敏;肖山竹;王占领;王福来设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于投票统计偏差的模板匹配目标识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于投票统计偏差的模板匹配目标识别方法、装置及设备。所述方法包括：对获取的实时图像进行几何校正，再分别提取包含有目标位置信息基准图像以及校正后实时图像的边缘特征图，接着构建位移偏差投票坐标，并计算基准边缘特征图中每个特征点与实时边缘特征图每个特征点之间的位移偏差，根据计算得到的各位移偏差在位移偏差投票坐标上对应的坐标进行加权投票，再遍历位移偏差投票坐标将投票票数最高的坐标作为平移参数，最后根据平移坐标对校正后的实时图像以及基准图像进行匹配，并基于匹配关系在校正后的实时图像中得到目标的匹配识别位置。采用本方法能够在保证目标识别的精准度的前提下大大的减少的运算量，提高识别速度。

本发明授权基于投票统计偏差的模板匹配目标识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.基于投票统计偏差的模板匹配目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取实时图像以及基准图像，所述基准图像中包含目标的位置信息； 对所述实时图像进行几何校正得到校正后的实时图像，分别提取所述基准图像以及校正后实时图像的边缘特征图，分别为基准边缘特征图以及实时边缘特征图； 计算所述基准边缘特征图与所述实时边缘特征图特征点修正后的梯度角之差，根据计算结果进行判断，若所述计算结果在预设范围之内，则计算这两个特征点之间的位移偏差，若所述计算结果不在预设范围之内，则不计算这两个特征点之间的位移偏差； 构建位移偏差投票坐标，计算所述基准边缘特征图中每个特征点与所述实时边缘特征图中每个特征点之间的位移偏差时，构建位移偏差投票坐标，根据各所述位移偏差在所述位移偏差投票坐标上对应的坐标进行加权投票，在进行加权投票时，加权值根据梯度幅度相似性度量以及梯度角相似性度量加权累积得到，其中，计算所述梯度幅度相似性度量采用以下公式： ； 在上式中，和分别表示二值化后的所述基准边缘特征图与实时边缘特征图特征点的梯度幅值，表示调节参数，计算所述梯度角相似性度量采用以下公式： ； 在上式中，和分别表示校正后所述基准边缘特征图与实时边缘特征图特征点的梯度角，表示所允许的最大梯度角误差； 遍历所述位移偏差投票坐标提取投票票数最高的坐标，将该坐标作为平移参数； 根据所述平移参数对校正后的实时图像以及基准图像进行匹配，并基于匹配关系在所述校正后的实时图像中得到所述目标的匹配识别位置。

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