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龙图腾网获悉北京淇骏科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的炮弹类型识别方法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：CN121074524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511604755.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的炮弹类型识别方法及系统是由任亮设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的炮弹类型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理与识别技术领域，公开了一种基于深度学习的炮弹类型识别方法及系统，该方法包括：通过工业相机阵列采集炮弹表面的二维图像序列、三维点云数据及尺寸参数，三维点云数据经ICP算法配准生成完整三维模型；对二维图像序列进行去噪、对比度增强及畸变校正提取图像特征，对点云进行体素化降采样并提取曲率生成粗糙度特征；将图像与点云特征经注意力机制融合为统一特征张量，输入视觉分析大模型完成特征提取与分类，输出弹药类型、口径等初始识别结果及置信度；当置信度不足时，触发辅助识别机制进行概率修正，最终生成识别报告。本发明缩短了判断时间并降低了因人为误判造成的安全事故概率。

本发明授权一种基于深度学习的炮弹类型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的炮弹类型识别方法，其特征在于，包括： 基于工业相机阵列采集待识别炮弹的多模态数据，所述多模态数据包括炮弹表面的二维图像序列、三维点云数据以及尺寸参数；所述三维点云数据还经ICP算法配准形成最终的三维点云数据； 对所述二维图像序列进行非局部均值去噪处理、采用CLAHE技术增强标记区域对比度以及通过透视变换校正图像畸变，生成二维图像特征；对所述最终的三维点云数据进行体素化降采样并提取曲率特征，生成表征炮弹表面特性的粗糙度特征；将所述二维图像特征和所述粗糙度特征通过注意力机制融合构建统一特征张量； 将所述统一特征张量输入至视觉分析大模型进行特征提取，并输出分类概率分布； 基于所述分类概率分布确定初始识别结果及置信度，所述置信度为分类概率分布中的最大概率值，所述初始识别结果包括弹药类型、适用武器式样、口径及弹种；当所述置信度小于置信度阈值时，触发辅助识别机制进行概率修正，生成最终识别报告； 将所述统一特征张量输入至视觉分析大模型进行特征提取，并输出分类概率分布时，包括： 所述视觉分析大模型为深度卷积神经网络，将所述统一特征张量输入视觉分析大模型的初始处理层，通过深度卷积核在空间-通道维度上进行局部特征提取，捕获炮弹外形与表面标记的多尺度特征； 经过多个特征提取阶段，每个特征提取阶段包含三维卷积层、批量归一化层和非线性激活层，提取高层次的抽象特征表示；在特征提取阶段中嵌入注意力机制模块，动态计算所述统一特征张量中各空间位置和特征通道的重要性权重；对提取的抽象特征表示进行全局平均池化操作，压缩特征空间维度并保留判别性信息； 将抽象特征表示输入全连接层，通过全连接网络输出分类概率分布。

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