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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种机器人射击对抗环境下特定发光特征的目标识别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：CN119723056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411864356.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种机器人射击对抗环境下特定发光特征的目标识别方法是由高颢嘉;张祥银;赵则璇;魏希昂;林天朗设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人射击对抗环境下特定发光特征的目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种机器人射击对抗环境下特定发光特征的目标识别方法。它包括：数据采集的步骤；数据转换的步骤；数据计算的步骤；数据判断的步骤；数据筛选的步骤和数据输出的步骤。本发明相对于现有技术具有以下有益效果：相较于其他现有方法，本方法在该场景拥有更高的识别率。相较于基于颜色的识别，识别准确度提高55％，鲁棒性提高30％；相较于基于深度的识别，硬件成本降低50％，帧数提高533％，处理综合延迟降低81％。本发明提供的方法为后续打击提供优秀的数据。

本发明授权一种机器人射击对抗环境下特定发光特征的目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人射击对抗环境下特定发光特征的目标识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 步骤一：为了保证图像的质量和一致性，将单目彩色相机的分辨率、曝光时间、色温、焦距参数固定，方便后续的图像处理和分析， 步骤二：通过单目彩色相机捕捉当前的画面，将图像的信息通过数据线传输给计算模块，用于进行图像的处理和分析， 步骤三：将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，得到HSV色彩空间的图像信息，其中每个元素代表一个像素的色调、饱和度和亮度值， 步骤四：从HSV色彩空间的图像中提取出V通道，得到亮度通道的图像信息，其中每个元素代表一个像素的亮度值， 步骤五：对亮度通道的图像进行二值化处理，得到二值化后的图像信息，其中每个元素代表一个像素的二值化结果， 步骤六：对二值化后的图像进行膨胀处理，增强目标机器人发光特征的连通性和可见性， 步骤七：对膨胀后的图像进行轮廓检测，获得目标机器人发光特征的位置信息和形状信息， 步骤八：对图像中的每个轮廓进行最小外接矩形的求解，得到最小外接矩形的信息，包括矩形的中心坐标、长宽、面积、周长和角度， 步骤九：根据目标机器人发光特征的特点，设定筛选条件，包括最小外接矩形的长宽比阈值、面积阈值、周长阈值和角度阈值，将图像中的所有最小外接矩形进行筛选，只保留符合条件的最小外接矩形， 步骤十：将筛选后的最小外接矩形按照面积的大小进行降序排序，将排序后的结果以列表的形式进行存储，列表中的每个元素代表一个最小外接矩形的信息， 步骤十一：遍历列表中的每个元素，分别对其进行仿射变换，然后将其输入到一个SVM分类器中，用于判断该最小外接矩形是否是目标机器人的待打击区域，如果SVM分类器的分类结果为否，则继续遍历下一个最小外接矩形；如果为是，则停止遍历，并将该最小外接矩形的信息进行记录， 步骤十二：根据记录的最小外接矩形的面积和单目彩色相机的内参，计算出目标机器人距离单目彩色相机的距离，即目标机器人的深度信息， 步骤十三：根据记录的最小外接矩形的面积和距离，计算出目标机器人在以单目彩色相机为原点的三维坐标系中的坐标，即目标机器人的空间位置信息， 步骤十四：通过获取两帧单目彩色相机的图像，计算出目标机器人的运动特征，包括速度、方向、加速度，即目标机器人的运动状态信息。

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