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龙图腾网获悉城安盛邦(北京)网络科技股份有限公司申请的专利基于图像增强的火情隐患识别方法及系统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：CN121366334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511441549.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于图像增强的火情隐患识别方法及系统是由刘宇昕;朱悦;樊浩浩;宋丽娜;高经纬设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的火情隐患识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及火情监测技术领域，具体是基于图像增强的火情隐患识别方法及系统。包括通过部署于筒仓内侧壁顶部的红外热像仪阵列同步采集热图像，经配准拼接形成全景热图像序列并进行增强处理，据以提取候选热斑区域；通过跨帧跟踪获取热斑区域的时空动态演化特征，并将其与空间形态特征加权融合得到综合置信度分数，最终结合阴燃物理扩散模型验证，判定阴燃隐患。本发明通过融合热斑区域的动态演化特征与物理模型验证，实现了对筒仓内阴燃隐患的早期、准确识别，有效克服了传统静态温度阈值监测方法误报率高、预警滞后的问题。

本发明授权基于图像增强的火情隐患识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像增强的火情隐患识别方法，其特征在于，所述方法包括： 在筒仓内侧壁顶部部署红外热像仪阵列，所述红外热像仪阵列包括个红外热像仪；通过所述红外热像仪阵列同步采集筒仓内部的个热图像子序列；对所述个热图像子序列进行时空配准并拼接，得到覆盖整个筒仓物料表面的全景热图像序列；对所述全景热图像序列进行图像增强处理，得到增强后热图像序列；从所述增强后热图像序列中提取候选热斑区域，得到候选热斑区域图像序列； 对所述候选热斑区域图像序列中的同一候选热斑区域进行跨帧跟踪与匹配；根据单帧所述候选热斑区域图像，计算被跟踪的所述候选热斑区域的空间形态特征和时序动态演化特征；将所述空间形态特征和时序动态演化特征进行加权融合，得到综合置信度分数； 当所述综合置信度分数超过预设置信度阈值且所述时序动态演化特征包含由阴燃物理扩散模型所推导出的速度分布特征时，判定所述候选热斑区域为阴燃隐患； 所述根据单帧所述候选热斑区域图像，计算被跟踪的所述候选热斑区域的空间形态特征和时序动态演化特征的方法包括： 根据单帧所述候选热斑区域图像，通过高斯滤波与二阶导数运算得到灰度梯度分布；根据所述灰度梯度分布计算得到局部灰度变化剧烈程度特征元；根据单帧所述候选热斑区域图像，通过轮廓提取算法得到所述候选热斑区域的轮廓点集；根据所述轮廓点集采用盒计数法计算得到轮廓分形维数特征元；将所述局部灰度变化剧烈程度特征元和轮廓分形维数特征元组合得到空间特征向量； 根据所述候选热斑区域图像序列，通过计算各帧中所述候选热斑区域的面积得到面积变化序列；根据所述面积变化序列计算得到等效半径变化率特征元；根据所述候选热斑区域图像序列，通过跨帧轮廓点匹配与平均位移计算得到边界移动速度序列；根据所述边界移动速度序列采用中值滤波处理得到边界外扩速度特征元；将所述等效半径变化率特征元和边界外扩速度特征元组合得到时序演化特征向量； 所述根据所述候选热斑区域图像序列，通过跨帧轮廓点匹配与平均位移计算得到边界移动速度序列的方法包括： 从所述候选热斑区域图像序列中获取上一帧的热斑区域轮廓点集与当前帧的热斑区域轮廓点集；根据所述当前帧的热斑区域轮廓点集计算当前帧各轮廓点的外法向单位向量集合；对所述当前帧的热斑区域轮廓点集中的每个点在所述上一帧的热斑区域轮廓点集中执行局部最近邻搜索，得到候选对应点集合；根据预设的最大允许位移约束和最大方向偏差约束对所述候选对应点集合进行筛选，得到有效对应点集合；根据所述有效对应点集合和外法向单位向量集合计算得到法向位移集合；根据所述法向位移集合计算得到中位数；根据所述中位数和帧间时间间隔计算得到瞬时边界外扩速度；将所述瞬时边界外扩速度写入速度时间序列；对所述速度时间序列进行中值滤波，得到边界移动速度序列。

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