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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安笨笨畜牧有限公司申請(qǐng)的專利基于紅外熱成像的體溫異常檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120385433B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510886992.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01J5/48；該發(fā)明授權(quán)基于紅外熱成像的體溫異常檢測(cè)方法是由韓嘯;李琛琢;呂榮鑫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于紅外熱成像的體溫異常檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及基于紅外熱成像的體溫異常檢測(cè)方法，所述方法包括：首先，使用CLAHE算法按照不同分塊尺寸對(duì)初始圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理；然后，計(jì)算每個(gè)分塊尺寸下增強(qiáng)圖像中各像素點(diǎn)的方向一致度，并通過(guò)近鄰范圍內(nèi)像素點(diǎn)的信息熵，量化各像素點(diǎn)的噪聲置信權(quán)重；接著，計(jì)算同一增強(qiáng)圖像中所有像素點(diǎn)的噪聲置信權(quán)重與方向一致度的乘積的平均值，得到每個(gè)分塊尺寸的可行度；最后，根據(jù)可行度轉(zhuǎn)換的權(quán)重系數(shù)，對(duì)所有分塊尺寸下的增強(qiáng)圖像中同一像素位置的灰度值進(jìn)行加權(quán)融合，以基于生成的目標(biāo)增強(qiáng)圖像實(shí)現(xiàn)異常溫度的檢測(cè)。本發(fā)明可以優(yōu)化圖像增強(qiáng)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)畜禽體表異常溫度的精準(zhǔn)檢測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)基于紅外熱成像的體溫異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于紅外熱成像的體溫異常檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取畜禽體表的溫度分布圖并進(jìn)行預(yù)處理，得到初始圖像； 基于不同分塊尺寸，利用CLAHE算法分別對(duì)該初始圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)，計(jì)算每個(gè)分塊尺寸下的增強(qiáng)圖像中各像素點(diǎn)的方向一致度，方向一致度代表像素點(diǎn)的梯度方向與不同增強(qiáng)圖像中相應(yīng)像素點(diǎn)的梯度方向的一致性； 通過(guò)像素點(diǎn)近鄰范圍內(nèi)所有像素點(diǎn)的信息熵，量化每個(gè)分塊尺寸下的增強(qiáng)圖像中各像素點(diǎn)的噪聲置信權(quán)重，并計(jì)算同一增強(qiáng)圖像中所有像素點(diǎn)的噪聲置信權(quán)重與方向一致度之積的平均值，得到每個(gè)分塊尺寸的可行度； 將所述可行度轉(zhuǎn)換為和為1的權(quán)重系數(shù)，并根據(jù)所述權(quán)重系數(shù)，對(duì)所有分塊尺寸下的增強(qiáng)圖像中同一像素位置的灰度值進(jìn)行加權(quán)求和，得到目標(biāo)增強(qiáng)圖像，以基于所述目標(biāo)增強(qiáng)圖像，檢測(cè)畜禽體表的異常溫度。

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