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龍圖騰網獲悉佛山大學申請的專利聯合自適應裁剪畫面與深度學習的投影儀自動避障方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120302019B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510750241.6，技術領域涉及：H04N9/31；該發明授權聯合自適應裁剪畫面與深度學習的投影儀自動避障方法及裝置是由黃開德;羅粵海;甘官壽;朱祖鵬;方坤鴻;許紅龍;曾錦霖設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本聯合自適應裁剪畫面與深度學習的投影儀自動避障方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及聯合自適應裁剪畫面與深度學習的投影儀自動避障方法及裝置，首先讓投影儀投射白底畫面，再使用相機捕獲投影畫面，基于投影區背景圖像以及投影畫面圖像計算差分圖像，以差分圖像進行自適應裁剪得到投影區圖像，差分圖像能夠凸顯投影區與背景區域之間的差異，更方便找尋出投影區圖像，接著運用深度學習模型檢測該裁剪圖像中的障礙物并記錄位置信息，并計算最大投影面積，獲取無障礙物區域位置信息，再將其轉換至投影儀坐標系，最后投射最終畫面。以此實現投影儀自動避障，保障投影畫面清晰完整，可有效解決傳統人工處理和現有技術在復雜環境下投影效果不佳的問題，提升投影儀在復雜場景中的投影質量。

本發明授權聯合自適應裁剪畫面與深度學習的投影儀自動避障方法及裝置在權利要求書中公布了：1.聯合自適應裁剪畫面與深度學習的投影儀自動避障方法，其特征在于，包括以下： 獲取投影區背景圖像，并控制投影儀透射白底圖像，獲取此時投影畫面圖像； 基于投影區背景圖像以及所述投影畫面圖像計算差分圖像，并針對所述差分圖像進行自適應裁剪得到投影區圖像； 將所述投影區圖像輸入預訓練的深度學習模型中，輸出記錄有障礙物位置信息的投影區圖像； 基于記錄有障礙物位置信息的投影區圖像，計算最大投影面積進而獲取無障礙物區域位置信息； 將無障礙物區域位置信息轉換至投影儀坐標系，以此進行實際投影畫面投射； 具體的，基于投影區背景圖像以及所述投影畫面圖像計算差分圖像，并針對所述差分圖像進行自適應裁剪得到投影區圖像，包括， 將投影區背景圖像減去所述投影畫面并取絕對值得到差分圖像； 對所述差分圖像執行灰度處理得到灰度圖像； 通過預選取的邊緣檢測算子對所述灰度圖像進行處理得到邊緣圖像； 對所述邊緣圖像進行連通域分析找到多個連通域并進行標記； 將所有連通域中面積最大的連通域作為初步投影區域； 將初步投影區域從所述灰度圖像中裁剪出來得到初步圖像； 對所述初步圖像通過自適應裁剪處理得到投影區域； 將投影區域從所述差分圖像中裁剪出來，并標記其中所包含的連通域位置，投影區域記為其中所包含的最大連通域位置； 具體的，對所述初步圖像通過自適應裁剪處理得到投影區域，包括， 將所述初步圖像按照橫、豎兩條中軸線劃分為左上、左下、右上、右下四個區域； 針對該四個區域的任意區域，計算其平均灰度值，基于其平均灰度值結合預設的尺度因子得到該區域的動態閾值，所述動態閾值為所述平均灰度值與尺度因子的乘積； 以左上區域為例，沿圖像的左、上邊緣開始以其對應的動態閾值進行遍歷，若該區域圖像中的灰度值大于所述動態閾值則認為找到該區域邊界，并以此更新該區域； 其它區域與左上區域同理，進而找到所有四個區域的更新區域，則四個區域的更新區域即為投影區域； 具體的，對所述邊緣圖像進行連通域分析找到多個連通域并進行標記，包括， 通過OpenCV的connectedComponentsWithStats函數對所述邊緣圖像進行連通域分析找到多個連通域并進行標記，創建stats數組，stats數組中存放有每個連通域的面積信息； 遍歷stats數組，提取每個連通域的面積，并計算此時所有連通域中去除最大面積的連通域的剩余連通域的平均面積得到第一數值； 剔除平均面積小于第一數值的連通域得到更新連通域； 再計算更新連通域中去除最大面積的連通域的其他連通域的平均面積得到第二數值； 預設尺度閾值，將第二數值減去尺度閾值得到第三數值； 將更新連通域中面積小于第三數值的連通域剔除得到最終連通域，并以此作為連通域分析的結果進行標記。

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