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龙图腾网获悉西安现代控制技术研究所申请的专利基于深度学习和知识推理的装甲目标及关重部位检测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：CN119206683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411140374.3，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权基于深度学习和知识推理的装甲目标及关重部位检测方法是由曾庆杰;王峰;白昆;张向荣;李鹏;张天扬;曹传硕;汤江河;方飞设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和知识推理的装甲目标及关重部位检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和知识推理的装甲目标及关重部位检测方法，包括：构建弹载图像数据集；构建深度学习检测模型和关重部位辅助检测单元；其中，深度学习检测模型用于对弹载图像中的装甲目标以及关重部位进行检测，输出对应的目标检测框；当在预设条件下深度学习检测模型无法生成关重部位的目标检测框时，则调用关重部位辅助检测单元，通过该单元输出关重部位的检测框坐标；利用图像数据集对深度学习检测模型进行训练和测试，保存训练好的深度学习检测模型；获取待检测的装甲目标的弹载图像，利用训练好的深度学习检测模型和关重部位辅助检测单元进行检测，输出装甲目标以及关重部位的检测结果。

本发明授权基于深度学习和知识推理的装甲目标及关重部位检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和知识推理的装甲目标及关重部位检测方法，其特征在于，包括： 通过目标场景仿真或飞行试验获取针对装甲目标的弹载图像，对弹载图像中的装甲目标以及关重部位进行标注从而构建图像数据集； 构建深度学习检测模型和关重部位辅助检测单元；其中，所述深度学习检测模型用于对弹载图像中的装甲目标以及关重部位进行检测，输出对应的目标检测框；当在预设条件下所述深度学习检测模型只检测到针对装甲目标的目标检测框，而无法生成关重部位的目标检测框时，则调用关重部位辅助检测单元，通过该单元输出关重部位的检测框坐标； 利用所述图像数据集对深度学习检测模型和关重部位辅助检测单元进行训练和测试，保存训练好的深度学习检测模型和关重部位辅助检测单元； 获取待检测的装甲目标的弹载图像，利用训练好的深度学习检测模型和关重部位辅助检测单元进行检测，输出装甲目标以及关重部位的检测结果； 所述目标场景仿真和飞行试验中，当弹载平台捕获地面装甲目标后，应当按照由远及近的方式采集装甲目标侧面图像序列； 对于获取的弹载图像进行预处理、清洗，并对装甲目标及关重部位进行标注，形成带有标签信息的图像数据集；所述关重部位是指装甲目标上的关键、重点部位，根据检测需求进行设定和标注； 当深度学习检测模型生成针对装甲目标的目标检测框，但未生成针对关重部位的目标检测框时，首先对装甲目标的目标检测框进行判断，当该目标检测框中的像素点不小于预设像素点数量时，则利用关重部位辅助检测单元进行关重部位的检测； 所述关重部位辅助检测单元的建模过程为： 设装甲目标的物理尺寸为，其关重部位所占高度为，是高低控制参数，；考虑弹载平台以侧向视角由远及近接近装甲目标时，装甲目标的目标检测框大小为，目标框检测框的中心坐标为；则根据光学成像几何关系，相对固定且与成正比，而可视为和的物面投影之和；设弹载平台视线角为，与之比为，则有： 式中，和为比例系数，可由计算得到； 由此，关重部位的图像中心坐标为； 基于关重部位的图像中心坐标生成关重部位的目标检测框并进行输出。

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