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龍圖騰網獲悉中國科學院西北生態環境資源研究院申請的專利一種輔助風沙治理方法、系統及電子設備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：CN115359293B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211008317.0，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種輔助風沙治理方法、系統及電子設備是由安志山;張克存;張凱;張宏雪;牛清河;譚立海;王濤設計研發完成，并于2022-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種輔助風沙治理方法、系統及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種輔助風沙治理方法、系統及電子設備。獲得風沙監測圖像。獲得背景圖像。將所述風沙監測圖像和背景圖像，輸入風沙程度判別模型，得到風沙濃度。由于風沙不容易提取特征，使用訓練集中的背景圖像和多張訓練風沙監測圖像輸入訓練風沙程度判別模型。使得能夠更好檢測到圖像中的顏色信息，通過卷積網絡，提取特征。通過灰度差值進行整體判別。再通過將風沙特征圖分成多個局部風沙特征向量，與局部背景特征向量進行差值計算后，輸入局部判別神經網絡對局部風沙狀態進行預測，能夠利用每個局部的信息進行風沙濃度的判斷能夠更加準確的進行判斷。通過找到相似值最多的風沙濃度，來判別風沙濃度檢測的準確性。

本發明授權一種輔助風沙治理方法、系統及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種輔助風沙治理方法，其特征在于，包括： 獲得風沙監測圖像；所述風沙監測圖像表示不同位置同一時段拍攝到的存在風沙的圖像； 獲得背景圖像；所述背景圖像表示固定監控所拍攝到的沒有風沙存在時的圖像； 將所述風沙監測圖像和背景圖像，輸入風沙程度判別模型，得到風沙濃度；所述風沙濃度中的值表示風沙監測圖像中風沙存在的程度； 所述風沙程度判別模型包括背景卷積網絡、風沙卷積網絡、風沙整體特征判別結構和局部判別神經網絡; 風沙程度判別模型的訓練方法，包括： 獲得訓練集；訓練集包括訓練背景圖像、多張訓練風沙圖像組和標注數據；所述標注數據為人工標注的風沙濃度；所述標注數據為標注風沙狀態向量； 將所述訓練背景圖像和訓練風沙圖像，輸入風沙程度判別模型，得到訓練風沙濃度信息；所述訓練風沙濃度信息包括局部風沙狀態向量和訓練風沙濃度值； 基于所述局部風沙狀態向量和標注局部風沙狀態向量，得到局部風沙狀態損失值； 基于所述訓練風沙濃度值和所述標注風沙狀態向量，得到風沙濃度損失值； 獲得總損失值；所述總損失值為所述局部風沙狀態損失值和所述風沙濃度損失值相加之和； 獲得風沙程度判別模型當前的訓練迭代次數以及預先設定的所述風沙程度判別模型訓練的最大迭代次數； 當所述總損失值小于或等于閾值或訓練迭代次數達到所述最大迭代次數時停止訓練，得到訓練好的風沙程度判別模型; 所述將所述訓練背景圖像和訓練風沙圖像，輸入風沙程度判別模型，得到訓練風沙濃度信息，包括： 基于所述風沙監測圖像，得到訓練HSV風沙監測圖像；所述訓練HSV風沙監測圖像表示將風沙監測圖像從RGB轉化為HSV狀態后的圖像； 基于所述背景圖像，得到訓練HSV背景圖像；所述訓練HSV背景圖像表示將背景圖像從RGB轉化為HSV狀態后的圖像； 將所述訓練HSV背景圖像，輸入背景卷積網絡，提取背景圖像特征，得到背景特征圖； 將所述訓練HSV風沙監測圖像，輸入風沙卷積網絡，提取風沙圖像特征，得到風沙特征圖； 基于所述背景特征圖和所述風沙特征圖，得到訓練風沙濃度信息; 所述基于所述背景特征圖和所述風沙特征圖，得到訓練風沙濃度信息，包括： 基于所述背景特征圖和所述風沙特征圖，通過風沙整體特征判別結構，得到風沙整體判別值；所述風沙整體判別值為1表示存在風沙；所述風沙整體判別值為0表示不存在風沙； 獲得多個局部風沙特征向量；所述局部風沙特征向量為將所述風沙特征圖分為多個1x1特征圖所得到的特征向量； 獲得多個局部背景特征向量；所述局部背景特征向量為將所述背景特征圖分為多個1x1特征圖所得到的特征向量； 將所述局部風沙特征向量和局部背景特征向量，輸入局部判別神經網絡，得到局部風沙狀態向量；所述局部風沙狀態向量表示區域中的風沙存在情況和風沙存在程度情況； 通過多次通過多個局部風沙特征向量和對應的局部背景特征向量，得到多個局部風沙狀態向量； 將多個局部風沙狀態向量和所述風沙整體判別值，得到訓練風沙濃度值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院西北生態環境資源研究院，其通訊地址為：730000 甘肅省蘭州市城關區東崗西路318號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。