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龍圖騰網(wǎng)獲悉陜西省動物研究所申請的專利多模態(tài)圖像融合的藏羚羊行為分析系統(tǒng)及優(yōu)化傳輸方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120356244B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510846853.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)多模態(tài)圖像融合的藏羚羊行為分析系統(tǒng)及優(yōu)化傳輸方法是由吳曉民;吳冬;楊東東;鞏匆然;胡罕;張洪峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本多模態(tài)圖像融合的藏羚羊行為分析系統(tǒng)及優(yōu)化傳輸方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了多模態(tài)圖像融合的藏羚羊行為分析系統(tǒng)及優(yōu)化傳輸方法，屬于圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，通過同步采集紅外圖像與可見光圖像，并對其進(jìn)行配準(zhǔn)、去噪與歸一化處理，提取溫度紋理協(xié)同異常指數(shù)與空間動態(tài)異動指數(shù)，構(gòu)建用于識別非目標(biāo)熱源的多項式回歸模型，輸出高溫非目標(biāo)物體分析值；系統(tǒng)將紅外圖像中高溫區(qū)域劃分為可信目標(biāo)、不確定和干擾等級，并對不確定區(qū)域結(jié)合圖像融合算法響應(yīng)強(qiáng)度與權(quán)重分布，計算融合干擾風(fēng)險值；最終，基于融合圖像執(zhí)行藏羚羊行為識別，并結(jié)合干擾風(fēng)險動態(tài)調(diào)整識別置信度，實現(xiàn)對藏羚羊真實行為的高精度、抗干擾識別；該發(fā)明提升了復(fù)雜環(huán)境下多模態(tài)圖像融合的行為識別準(zhǔn)確性與生態(tài)監(jiān)測智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)多模態(tài)圖像融合的藏羚羊行為分析系統(tǒng)及優(yōu)化傳輸方法在權(quán)利要求書中公布了：1.多模態(tài)圖像融合的藏羚羊行為分析系統(tǒng)，其特征在于：包括圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、特征提取模塊、干擾分析模型構(gòu)建模塊以及等級劃分模塊： 圖像采集模塊，同步采集包括紅外圖像和可見光圖像在內(nèi)的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)； 圖像預(yù)處理模塊，對所述多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 特征提取模塊，從所述紅外圖像中提取溫度紋理協(xié)同特征以及空間動態(tài)異動特征； 對提取的溫度紋理協(xié)同特征進(jìn)行分析后計算溫度紋理協(xié)同異常指數(shù)，包括：從紅外圖像中提取高溫區(qū)域，設(shè)閾值為，得到初步目標(biāo)掩膜：；對紅外圖像提取細(xì)粒度的邊緣或紋理特征：；PST是通過傅里葉域卷積和非線性相位操作實現(xiàn)的邊緣檢測方法，表示PST中的尺度控制參數(shù)，表示PST中的相位非線性控制參數(shù)，表示PST處理后圖像在位置x,y的像素值，構(gòu)建溫度紋理協(xié)同特征圖，表示熱強(qiáng)度與紋理響應(yīng)的耦合關(guān)系，定義為：；表示紅外圖像在歸一化后的像素值；表示PST變換后的紋理響應(yīng)圖像；在初步目標(biāo)掩膜上，對求統(tǒng)計均值與標(biāo)準(zhǔn)差，定義溫度紋理協(xié)同異常指數(shù)為紋理溫度協(xié)同特征的離散程度與強(qiáng)度耦合，表達(dá)式為：；式中，表示溫度紋理協(xié)同異常指數(shù)； 對提取出的空間動態(tài)異動特征進(jìn)行分析后生成空間動態(tài)異動指數(shù)，具體包括：從紅外圖像中提取高溫區(qū)域，獲取初步目標(biāo)掩膜，共T幀；選定一個空間位置作為候選區(qū)域； 對區(qū)域R內(nèi)的像素，在每對連續(xù)幀之間，計算結(jié)構(gòu)相似性值，并生成一組時序結(jié)構(gòu)相似性值，求相鄰幀結(jié)構(gòu)相似性值SSIM的變化量，表達(dá)式為：；式中，表示幀t與t+1之間在區(qū)域R的結(jié)構(gòu)相似性值，表示的是幀t+1與t+2之間在區(qū)域R的結(jié)構(gòu)相似性值；T表示紅外圖像序列的幀數(shù)，采用相鄰幀結(jié)構(gòu)相似性值SSIM的變化量與均值反比的組合指標(biāo)定義空間動態(tài)異動指數(shù)； 干擾分析模型構(gòu)建模塊，基于所述溫度紋理協(xié)同特征以及空間動態(tài)異動特征訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，輸出每一高溫區(qū)域?qū)?yīng)的高溫非目標(biāo)物體分析值； 等級劃分模塊，根據(jù)所述高溫非目標(biāo)物體分析值對所述紅外圖像中高溫區(qū)域進(jìn)行分級標(biāo)記，劃分為可信目標(biāo)等級、不確定等級和干擾目標(biāo)等級，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人陜西省動物研究所，其通訊地址為：710000 陜西省西安市興慶路85號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。