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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于温度特征序列的红外运动模糊目标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：CN120107318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510585405.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于温度特征序列的红外运动模糊目标识别方法是由刘祥;田浴阳;胡成杰;盛庆红;王博;陈亮汶;俞羿帆设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于温度特征序列的红外运动模糊目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于温度特征序列的红外运动模糊目标识别方法，具体涉及红外目标识别技术领域，以温度特征序列为核心，通过研究目标真实位置与模糊区域的温度特征序列区分特征，利用Yolov5网络进行目标与背景干扰的检测，利用温度场模型、投影面积模型和三角面元分析法提取温度特征序列，建立目标与背景的温度特征序列模型，利用改进LSTM网络对目标和背景干扰进行判别，从而实现目标与背景的分离，并且实现模糊目标的高精度定位。

本发明授权一种基于温度特征序列的红外运动模糊目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于温度特征序列的红外运动模糊目标识别方法，包括以下步骤： S1、利用无人机、红外探测器和转台拍摄红外模糊数据集；所述红外探测器为非制冷型捷联式探测器；其特征在于： S2、基于目标真实位置与模糊区域的温度波形序列区分特征，建立目标和背景干扰的温度场模型，将灰度值与红外探测器接收到的辐射信号建立联系，通过研究辐射信号与目标和背景温度之间的关系，从图像的灰度分布中间接提取温度波形； 所述的温度场模型构建如下： 1目标表面温度Tx,y与其辐射亮度Lx,y满足以下关系： Lx,y＝òx,y·σ·Tx,y4； òx,y为目标表面的光谱发射率，σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数，Tx,y为目标表面温度分布，红外探测器接收到的辐射信号通过光谱响应函数将辐射信号转化为图像的灰度值： 其中，K为红外探测器的响应系数，[λ1,λ2]为红外探测器的工作波段范围，h、c、kB分别为普朗克常数、光速和玻尔兹曼常数，Rλ为光谱响应函数； 2在红外探测器的成像背景下，每个像素点接收到的辐射信号是目标在此时间范围内辐射能量的累积值： 其中：G1x,y为像素点的灰度值；K为响应系数；τ为积分时间；Lxt,yt,t为目标在时间t的辐射亮度；t0表示辐射能量开始累积的时刻；当目标抖动过程中，目标温度场的辐射能量扩散到多个像素点，其结果在图像上表现为灰度值的模糊叠加，灰度值分布表示为： G'x,y＝∫Lx',y'·Wx-x',y-y'dA Wx-x',y-y'为模糊权重，反映抖动导致的信号扩散分布；Lx',y'表示扩散后的辐射亮度； 建立目标的投影面积模型，包括： 几何投影面积：基于无人机几何形状和视线角度的静态投影面积； 动态姿态修正：加入姿态变化对投影面积的动态影响； 抖动模糊扩展：由于弹体抖动引起的图像模糊对投影面积的扩展效应； 所述的投影面积模型，具体构成如下： 无人机投影面积的总体计算分为三部分： Afinalt＝Astatict+Adynamict+Ablurt； Astatict为静态投影面积，由无人机的几何构型决定；Adynamict为动态投影面积，由姿态变化引起；Ablurt为模糊扩展面积，由弹体抖动引起； S3、将S1获得的红外模糊图像数据集输入到YOLOv5网络进行目标粗检测，目标粗检测同时检测出目标与背景干扰，通过三角面元法对目标表面辐射进行离散化，将图像的像素灰度值与面元的投影面积相结合，提取目标与背景区域的灰度值，并计算总灰度值，求解目标与背景干扰区域的辐射值，根据S2所述的温度场模型和投影面积模型形成目标和背景干扰的温度特征序列； S4、将S3所述的目标和背景干扰的温度特征序列与S2中的温度场模型、投影面积模型相结合，采用改进LSTM时序深度学习算法对红外机动目标进行高精度的检测识别，对红外模糊图像中的目标进行精确定位，实现目标与背景的分离。

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