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龍圖騰網(wǎng)恭喜東北電力大學申請的專利一種基于雙光圖像融合的電力作業(yè)人員違規(guī)行為檢測方法獲國家發(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：CN119418278B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202411558229.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙光圖像融合的電力作業(yè)人員違規(guī)行為檢測方法是由郭樹強;端木繁寧;解志成;平文治設計研發(fā)完成，并于2024-11-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙光圖像融合的電力作業(yè)人員違規(guī)行為檢測方法在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N基于雙光圖像融合的電力作業(yè)人員違規(guī)行為檢測方法，包括；獲取電力作業(yè)人員進行電力作業(yè)過程中的可見光圖像和紅外圖像；利用R2RIFT算法，將所述可見光圖像和紅外圖像進行圖像配準；利用語義感知融合模型，對配準后的可見光圖像和紅外圖像進行特征提取和融合，以得到雙光融合圖像；利用違規(guī)行為檢測模型，對所述雙光融合圖像進行檢測，以得到所述電力作業(yè)人員的違規(guī)行為檢測結(jié)果。所述方法結(jié)合了可見光圖像和紅外圖像的成像特點，得到的雙光融合圖像能夠綜合利用兩者各自獨特的特征，實現(xiàn)優(yōu)勢互補的同時減少冗余信息，既能清晰完整地捕捉電力作業(yè)人員行為信息，又可以保留作業(yè)場景細節(jié)信息，實現(xiàn)對電力作業(yè)人員行為的全天時監(jiān)測。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙光圖像融合的電力作業(yè)人員違規(guī)行為檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙光圖像融合的電力作業(yè)人員違規(guī)行為檢測方法，其特征在于，所述方法，包括：獲取電力作業(yè)人員進行電力作業(yè)過程中的可見光圖像和紅外圖像；利用R2RIFT算法，將所述可見光圖像和紅外圖像進行圖像配準；利用語義感知融合模型，對配準后的可見光圖像和紅外圖像進行特征提取和融合，以得到雙光融合圖像；利用違規(guī)行為檢測模型，對所述雙光融合圖像進行檢測，以得到所述電力作業(yè)人員的違規(guī)行為檢測結(jié)果；所述利用R2RIFT算法，將所述可見光圖像和紅外圖像進行圖像配準，包括：利用相位一致性，分別構(gòu)造出所述可見光圖像和紅外圖像的PC圖像；利用FAST特征點檢測算法，分別檢測出所述可見光圖像和紅外圖像的PC圖像中的特征點；利用構(gòu)造所述可見光圖像和紅外圖像的PC圖的方法得到卷積序列，并基于所述卷積序列分別構(gòu)造出所述可見光圖像和紅外圖像的最大索引圖；針對檢測出的每一個特征點，基于所述最大索引圖，利用BRIEF算法分別生成所述可見光圖像和紅外圖像的特征描述子；其中，所述特征描述子為固定長度的二進制編碼串；基于所述可見光圖像和紅外圖像的特征描述子，利用RANSAC算法，將所述可見光圖像和紅外圖像進行匹配；所述利用語義感知融合模型，對配準后的可見光圖像和紅外圖像進行特征提取和融合，得到雙光融合圖像，包括：基于配準后的可見光圖像和紅外圖像，利用語義感知網(wǎng)絡分別提取出多尺度的可見光特征圖像和紅外特征圖像；針對所述可見光特征圖像和紅外特征圖像，基于通道注意力機制生成多尺度的可見光特征強化圖像和紅外特征強化圖像；針對所述可見光特征強化圖像和紅外特征強化圖像，基于通道注意力機制和空間注意力機制生成包含細節(jié)和結(jié)構(gòu)信息的淺層雙光融合圖像；基于交叉注意力機制，將所述可見光特征強化圖像和紅外特征強化圖像的深度特征進行整合，生成包含上下文信息的深層雙光融合特征；將所述深層雙光融合特征注入所述淺層雙光融合圖像，得到所述雙光融合圖像。

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)人東北電力大學，其通訊地址為：132000 吉林省吉林市船營區(qū)長春路169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)”。