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龙图腾网恭喜南通环球光学仪器有限公司申请的专利一种瞄准镜图像数据识别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：CN119152290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411628791.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种瞄准镜图像数据识别方法是由唐明智设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种瞄准镜图像数据识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种瞄准镜图像数据识别方法，属于图像数据处理的技术领域。该方法首先采集图像数据，包括像素点的RGB值、灰度值和位置信息，并通过采集的图像数据建立背景环境模型。接着通过所述背景环境模型进行像素点比对，将新采集的图像数据分解为两部分，包括背景环境部分与非背景环境部分，并通过更新权值计算得到更新背景环境模型。接着对非背景环境部分图像数据进行筛选，通过指数分布模型判断所述非背景环境部分像素点属于移动目标的概率，获得所述移动目标图像的像素点集合。接着建立目标移动模型与图像灰度量化模型来描述移动目标，并通过巴氏系数原理对所述图像灰度量化模型与参考样本进行相似性比对，完成更新图像识别模型的建立。

本发明授权一种瞄准镜图像数据识别方法在权利要求书中公布了：1.一种瞄准镜图像数据识别方法，其特征在于，包括：采集图像数据，建立背景环境模型；采集新图像数据，通过所述背景环境模型对所述新图像数据进行像素点比对，将图像数据分解为背景环境部分与非背景环境部分，并对所述背景环境模型进行更新；通过指数分布概率模型判断所述非背景环境部分像素点属于移动目标的概率,得到所述移动目标的图像像素点集合；建立目标移动模型与图像灰度量化模型描述所述移动目标；通过巴氏系数原理对所述图像灰度量化模型进行相似性比对，建立更新图像识别模型；其中，对所述非背景环境部分像素点进行筛选，通过指数分布模型判断所述非背景环境部分像素点属于所述移动目标的概率：若所述非背景环境部分像素点属于所述移动目标的概率大于等于概率阈值，则判断所述非背景环境部分像素点属于所述移动目标；若所述非背景环境部分像素点属于所述移动目标的概率小于概率阈值，则判断所述非背景环境部分像素点不属于所述移动目标，其计算表达式为： =； ； =；其中，表示所述非背景环境部分像素点位置与所述移动目标质心的范式距离，表示范式距离阈值，表示所述非背景环境部分像素点位置，表示所述处对应像素点属于移动目标的概率，表示所述移动目标质心位置，表示指数权值参数，表示概率阈值；通过二阶自回归方程描述移动目标，建立所述目标移动模型，其计算表达式为： -+=-；其中，表示t时间的移动目标观测值，表示t-1时间的移动目标观测值，表示误差项；通过建立灰度映射函数描述所述移动目标图像，并建立所述图像灰度量化分布模型，其计算表达式为： ； =； ；其中，表示所述非背景环境部分像素点位置，表示处的灰度映射函数，表示线性相关系数，G表示最大灰度量化等级，m表示灰度量化等级数值，表示所述移动目标的图像灰度量化分布模型，表示所述目标t时间的灰度量化等级的对应值，C表示归一化常数，表示所述非背景环境部分像素点位置与所述移动目标质心的范式距离，表示所述移动目标区域大小，表示克罗内克函数，表示核函数；通过图像灰度量化模型进行相似性比对，将所述移动目标观测值的集合作为参考样本，通过巴氏系数原理对参考样本与待识别样本的灰度分布进行相似性度量，通过计算得到的条件概率分布模型，建立所述更新图像识别模型，其计算表达式为： ，； ； =+；其中，表示所述待识别样本对应的t时间的灰度量化分布，表示所述待识别样本对应的t-1时间的灰度量化分布，表示所述参考样本和待识别样本对应的巴氏系数，表示参考样本的灰度分布平均状态，表示在参考样本的灰度分布平均状态条件下的待识别样本的观测概率模型，表示控制参数，表示贡献率参数。

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