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龙图腾网获悉山东豪事达智能家居有限公司申请的专利一种基于AI识别的电热器表面温度异常检测方法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：CN119762921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411815067.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于AI识别的电热器表面温度异常检测方法是由唐兴林;唐兴木;唐文泽;唐文辰;魏连朝设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI识别的电热器表面温度异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于电热器表面温度异常检测技术领域，尤其涉及一种基于AI识别的电热器表面温度异常检测方法。首先，经红外热像技术采集图像，以权重优化的加权平均法融合不同视角图像，依图像清晰度与对比度评估质量确定权重，加权平均得全面红外热图。接着，对融合图像采取自适应对比度调整、边缘优化及锐化处理，借局部对比度增强算法提升动态范围、多尺度高通滤波锐化边缘、非线性锐化依梯度信息调图像，增强温度变化分辨力。最后，结合传感器多维度采集数据，标准化后加权融合，经误差评估动态调权。本发明提升电热器表面温度异常检测的准确性与可靠性，保障设备安全高效运行，有效避免因温度异常引发的安全隐患与性能损耗。

本发明授权一种基于AI识别的电热器表面温度异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI识别的电热器表面温度异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、首先通过红外热像技术进行图像的采集，并基于权重优化的加权平均法对不同视角图像进行融合； S2、然后对于融合后的图像采用自适应对比度调整技术并进行边缘信优化和锐化处理，优化图像细节，增强温度变化的可分辨性； S3、最后结合传感器实现数据的多维度采集，并通过加权算法对传感器数据进行加权融合，通过图像和传感器协同工作来提高整体检测精度； 所述步骤S2的采用自适应对比度调整技术并进行边缘信优化和锐化处理的具体实现步骤为： S21、首先针对图像的每个局部区域，计算该区域的对比度，使用局部对比度增强算法，通过局部计算增强图像区域的动态范围，原图像在局部区域范围内，通过自适应对比度增强后的图像其中，Ienhanced1x,y为经过对比度优化后的图像，μlocalx,y为局部区域的均值，σlocalx,y为局部区域的标准差，C为对比度增强因子，根据图像的对比度需求动态调节； S22、接着优化红外图像中的边缘信息，使得温差较大的区域边缘更加清晰将Ienhanced1x,y图像分解为多个尺度的图像Iscalex,y，然后对每个尺度应用高通滤波器以增强图像边缘信息，得到局部的边缘增强图像为：其中αs是每个尺度的加权系数，Hs表示在尺度s上的操作，N为尺度数； S23、最后通过非线性锐化方法对图像进行处理，图像的锐化程度通过局部梯度信息来调整：其中，Ifinalx,y为最终的处理图像，为图像的拉普拉斯算子，表示局部边缘信息，为图像的梯度大小，为梯度最大值，用于进行非线性调整； 所述步骤S1基于权重优化的加权平均法对不同视角图像进行融合的具体实现为： S11、对每个视角采集的图像I1，I2，I3...In进行质量评估，设定局部加权函数，根据每个视角图像的质量计算局部加权值，权重ωi是根据图像清晰度CIi和对比度DIi计算的综合得分，公式为：其中n为图像的总数； S12、采用加权平均法进行图像融合，根据每个视角的权重和质量进行加权融合，最终生成一张全面的红外热图，其中每个图像Ii的权重ωi根据前一步的计算来确定，加权融合公式为：其中Ifinalx,y是融合后的图像在坐标点x,y的温度值。

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