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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利一种基于图像序列分析的目标打击结果自评估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：CN116912322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310849835.3，技术领域涉及：G06T7/77；该发明授权一种基于图像序列分析的目标打击结果自评估方法是由吕良;李东泽;白显宗;孟志鹏设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像序列分析的目标打击结果自评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于导引头图像序列分析的目标打击结果自评估方法，属于打击结果评估技术领域。本发明针对导引头采集的图像序列，通过目标识别算法处理，获取每一帧图像中的目标位置信息，并采用二维高斯模型预测导弹落点位置估计值；进一步将落点位置估计值与实际目标位置相比较，实现对打击结果的初步评估。本发明解决了打击后图像获取难、无法支撑实时评估等困难，为打击目标临机分配提供支撑。

本发明授权一种基于图像序列分析的目标打击结果自评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像序列分析的目标打击结果自评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采用目标识别算法对导引头采集到的图像进行检测处理，获得每一帧图像中的目标位置，以像素坐标表示； 步骤2、采用二维高斯模型对落点位置进行估计 2.1建立二维高斯模型 使用目标区域的亮度信息，建立目标区域的二维高斯分布模型，模型中心即为目标位置估计值，也即为落点位置估计值； 2.2计算高斯模型参数 高斯模型参数包括均值和方差，均值即为目标的初始估计位置，方差描述了目标在图像中的分布范围和定位精度； 2.3对目标进行跟踪 从上一帧图像的目标位置出发，使用高斯模型估计目标在当前图像中的位置； 首先，获取当前图像中以前一帧目标位置为中心的一定范围内的像素值； 然后，对这些像素值进行二维高斯滤波，得到一个加权平均值； 最后，将得到的加权平均值作为当前目标的位置； 2.4更新高斯模型参数 根据当前帧计算得到的目标位置，更新高斯模型的参数，包括均值和方差；如此下一帧目标的位置估计将以更新高斯模型的参数为准，不断修正目标位置以提高定位精度； 步骤3、采用动量算法优化权重 在计算目标位置x时，各个时间点得到的结果非等权： 当只有一包数据时： x＝x1 当有多包数据时： x＝1-α*xt+α*xrst xrst＝x 其中，α为动量因子，默认值为0.9，xt代表最新一帧的目标位置，其中t＝1、2、3…,xrst为数据更新后当前的目标位置，也即落点位置估计值； 步骤4、利用落点估计值评估打击结果 通过上述步骤获得基于图像序列的落点位置估计值，将此估计值与最后一帧图像上目标位置进行比较： 当二者相对距离大于阈值时，评判为未击中目标； 小于等于阈值时，评判为击中目标； 所述阈值根据不同导弹与打击目标，依据任务需求设定。

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