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龙图腾网获悉西安科技大学;西安电子科技大学申请的专利基于强化学习的红外目标探测双波段自动选择方法及装置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：CN120123672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510172954.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于强化学习的红外目标探测双波段自动选择方法及装置是由李昭慧;刘德连设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的红外目标探测双波段自动选择方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的基于强化学习的红外目标探测双波段自动选择方法及装置，涉及红外探测系统设计技术领域。此方法包括：获取红外目标探测双波段的参考指标；根据参考指标确定奖励函数的表达式；建立强化学习模型，强化学习模型为利用智能体和环境交互并通过奖励函数的表达式获得奖励，实现对红外目标探测双波段进行选择的模型；利用近端策略梯度算法对强化学习模型进行训练，得到训练完成的强化学习模型；将初始选择的波段输入训练完成的强化学习模型中，以利用训练完成的强化学习模型对初始选择的波段进行选择，输出选择的双波段。这样，选择的双波段充分利用强化学习的自主学习能力，使波段选择的过程耗时较短，可以搜索波段选择的最优结果。

本发明授权基于强化学习的红外目标探测双波段自动选择方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的红外目标探测双波段自动选择方法，其特征在于，包括： 获取红外目标探测双波段的参考指标； 根据所述参考指标确定奖励函数的表达式； 建立强化学习模型，所述强化学习模型为利用智能体和环境交互并通过所述奖励函数的表达式获得奖励，实现对所述红外目标探测双波段进行选择的模型； 利用近端策略梯度算法对所述强化学习模型进行训练，得到训练完成的强化学习模型； 将初始选择的波段输入所述训练完成的强化学习模型中，以利用所述训练完成的强化学习模型对所述初始选择的波段进行选择，输出最终选择的双波段； 所述根据所述参考指标确定奖励函数的表达式，包括： 根据目标的红外辐射强度、大气透过率、大气的路径辐射亮度、目标的真实面积、红外探测系统的成像面上一个像元对应的背景的面积、背景和大气的总红外辐射亮度以及惩罚因子，确定目标所在像元的辐射强度和背景像元所在的辐射强度； 根据所述目标所在像元的辐射强度和所述背景像元所在的辐射强度，确定信噪比； 根据所述信噪比、所述目标所在像元的辐射强度和所述背景像元所在的辐射强度，确定预设奖励函数； 根据所述预设奖励函数确定所述奖励函数的表达式； 所述预设奖励函数的表达式为： ； 其中，为第次迭代的第个探测波段的预设奖励函数，为所述探测波段的波段序号，，为所述信噪比，为波数，为所述目标所在像元的辐射强度，为所述背景像元所在的辐射强度； 所述奖励函数的表达式为： ； 其中，为第次迭代的奖励，为第次迭代的第1个探测波段的预设奖励函数，为第次迭代的第2个探测波段的预设奖励函数，为第次迭代。

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