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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利扫描成像的弱小目标关联方法、设备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：CN119091172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411197928.3，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权扫描成像的弱小目标关联方法、设备及系统是由邹旭;钟胜;颜露新;罗宁;邓述民;彭恒多;王岩杰;张涛设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本扫描成像的弱小目标关联方法、设备及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了扫描成像的弱小目标关联方法、设备及系统，属于目标关联技术领域，包括：将当前帧图像中各目标在图像中的位置转换至地球坐标系或地球极坐标系下作为绝对位置，连同此前所检测到的目标的绝对位置组成数据集D并执行基于密度和方向的聚类，将同一类别的目标确定为有关联性的目标；聚类包括：对于当前类别，依次访问D中未被访问过的对象，直至不存在未被访问的对象或当前被访问的对象d0为核心对象；若D中不存在未被访问的对象，则聚类结束；否则，将d0的E邻域，以及d0的E邻域中的每一个核心对象di的E邻域中满足与间夹角θiθth的对象dj加入当前类别，之后进行下一类别的聚类。本发明可在扫描场景下有效实现弱小目标关联。

本发明授权扫描成像的弱小目标关联方法、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种扫描成像的弱小目标关联方法，用于关联探测器在扫描场景下探测到的帧图像序列中的弱小目标；其特征在于，所述方法包括： 对当前帧图像进行目标检测，得到各目标在图像中的位置后，转换至地球坐标系或地球极坐标系下，得到各目标的绝对位置； 对当前帧图像中的各目标的绝对位置与此前检测到的所有目标的绝对位置组成的数据集D执行基于密度和方向的聚类，将聚类结果中，属于同一类别的目标确定为有关联性的目标；所述基于密度和方向的聚类包括： 步骤S1：初始化类别标号k＝1； 步骤S2：依次访问所述数据集D中未被访问过的对象，直至所述数据集D中不存在未被访问的对象，或者当前被访问的对象d0为核心对象； 步骤S3：若所述数据集D中不存在未被访问的对象，则转入步骤S6；若当前被访问的对象d0为核心对象，则将对象d0的E邻域中对象的类别标号均标记为k，并转入步骤S4； 步骤S4：对于对象d0的E邻域中的每一个核心对象di，将其E邻域中满足与间夹角θiθth的对象dj的类别标号标记为k；θth为预设角度阈值； 步骤S5：按照k＝k+1更新类别标号k后，转入步骤S2； 步骤S6：由各类别共同构成聚类结果，聚类结束。

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