买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种用于落点预测的影像靶射击数据处理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：CN121350629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511910627.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种用于落点预测的影像靶射击数据处理方法是由王刚;丁嘉怡;顾灿;黄晶晶;杨洁设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于落点预测的影像靶射击数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及射击训练技术领域，具体为一种用于落点预测的影像靶射击数据处理方法，包括以下步骤：通过轨迹计算获取落点坐标并分解横纵分量，计算落点与靶中心偏差距离并排序，利用趋势分析划分数据轨迹集并计算方向一致性与幅度稳定性，筛选偏差群组赋予校准权重并结合稳定群组赋予延续权重，整合生成动态权重数据，结合分布集中度与跨区趋势参数生成靶标显示优化控制指令集，本发明中，通过轨迹计算获取落点坐标并排序，提供轨迹分析基础数据，通过趋势分析划分群组并计算方向一致性与幅度稳定性，提升轨迹识别与预测精度，结合校准与延续权重增强个性化反馈，通过落点序列筛选进行靶标精细调整，提升反馈可靠性与训练效果。

本发明授权一种用于落点预测的影像靶射击数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于落点预测的影像靶射击数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过射击过程中的轨迹计算获取影像靶落点坐标并分解为横向与纵向分量，计算每个射击落点与靶中心的偏差距离并排序，生成落点偏差数据； S2：基于所述落点偏差数据，通过趋势分析算法将射击落点变化趋势相似的落点划分为数据轨迹集，对数据轨迹集计算落点方向一致性与幅度稳定性并汇总，生成数据轨迹集特征集；S2的具体步骤为： S201：基于所述落点偏差数据反映的落点分布静态特征，采用趋势分析算法对原始落点坐标数据检测多落点数值的变化速率与方向差异，按照变化趋势相似度将落点划分为多个数据轨迹集，生成数据轨迹集划分结果；包括：采用趋势分析算法计算相邻原始落点距离值的变化速率及其差异，设置变化速率差异阈值，检测差异绝对值是否超过阈值，根据检测结果划分数据轨迹集； S202：调用所述数据轨迹集划分结果，针对每个群组内的落点，依据落点坐标位置变化方向的夹角差，计算群组的方向一致性度，并将多群组方向一致性度记录于同一序列，得到方向一致性度序列； S203：根据所述方向一致性度序列，结合数据轨迹集划分结果中每个群组的数值区间幅度，计算多群组在幅度区间上的稳定性率，并将方向一致性度与稳定性率进行对应汇总，建立数据轨迹集特征集； S3：基于所述数据轨迹集特征集，计算多群组射击落点方向一致性偏差并筛选超过方向一致性阈值的群组赋予校准权重，将幅度稳定性最优的群组赋予延续权重并与校准权重整合，生成动态权重数据； S4：基于所述偏差距离，对落点排序并筛选相邻半径距离差未达到距离间隔阈值的落点区段，计算区段落点数量与跨度比得到分布集中度，将所述动态权重数据判断落点变化趋势得到跨区趋势参数集，并结合分布集中度构建数字瞄准点位置调整指令与辅助瞄准点显示指令，生成靶标显示优化控制指令集；S4的具体步骤为： S401：基于所述偏差距离，对落点半径距离进行排序，筛选相邻落点之间半径差未达到距离间隔阈值的落点区段，再对筛选的区段统计落点数量并测量区段跨度，将落点数量与跨度值计算跨度比，生成分布集中度； S402：调用所述分布集中度，根据所述动态权重数据中多群组落点权重值的变化情况，检测权重随序列变化的增减趋势，计算连续变化方向并归纳为趋势参数集； S403：根据所述分布集中度与所述跨区趋势参数集，在坐标基准系下对落点偏移方向进行组合，分别构建数字瞄准点位置调整指令与辅助瞄准点显示指令并进行整合，生成靶标显示优化控制指令集； 所述距离间隔阈值通过对落点偏差距离的相邻差值进行统计设定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市集美区理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。