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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于可见光与红外热成像融合的危岩体轨迹预测方法及装置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：CN119832028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510300603.1，技术领域涉及：G06T7/254；该发明授权基于可见光与红外热成像融合的危岩体轨迹预测方法及装置是由包含;李昌波;宋占亭;吕洪涛;晏长根;兰恒星;王耿;王大海;吉琛琳;胡庆豪设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可见光与红外热成像融合的危岩体轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可见光与红外热成像融合的危岩体轨迹预测方法及装置，属于计算机技术领域，包括：获取第一时间段的危岩区域的红外热成像视频和可见光视频，基于红外热成像视频和可见光视频得到融合视频；将融合视频输入训练好的危岩体崩滑识别模型，基于融合视频中的当前图像帧及前一图像帧确定当前图像帧对应的落石位置数据，基于当前图像帧得到第一特征向量，对第一特征向量进行嵌入操作得到嵌入向量，将嵌入向量输入下采样模块得到当前图像帧对应的图像特征向量，将当前图像帧对应的图像特征向量及落石位置数据输入至上采样模块预测得到下一图像帧对应的落石位置数据。该方法可精确的识别落石及可提高落石轨迹的预测精确度。

本发明授权基于可见光与红外热成像融合的危岩体轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光与红外热成像融合的危岩体轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一时间段的危岩区域的红外热成像视频和可见光视频，基于所述红外热成像视频和可见光视频得到融合视频； 将所述融合视频输入至训练好的危岩体崩滑识别模型，所述危岩体崩滑识别模型基于所述融合视频中的当前图像帧以及前一图像帧确定所述当前图像帧对应的落石位置数据，并基于所述当前图像帧得到第一特征向量，对所述第一特征向量进行嵌入操作得到嵌入向量，将所述嵌入向量输入至所述危岩体崩滑识别模型的下采样模块得到所述当前图像帧对应的图像特征向量，将所述当前图像帧对应的图像特征向量以及落石位置数据输入至上采样模块预测得到下一图像帧对应的落石位置数据，所述落石位置数据包括落石区域对应的检测框顶点坐标； 基于所述红外热成像视频和可见光视频得到融合视频，包括： 确定所述可见光视频中各图像帧的亮度值，基于各亮度值计算得到所述红外热成像视频的第一权重值和所述可见光视频的第二权重值，基于所述第一权重值和第二权重值计算得到归一化权重系数，基于所述归一化权重系数、所述红外热成像视频和可见光视频计算得到融合视频； 亮度值的计算公式为： ； 其中，lt表示可见光视频中第t图像帧的亮度值，rt表示可见光视频中第t图像帧的R通道数据，gt表示可见光视频中第t图像帧的G通道数据，bt表示可见光视频中第t图像帧的B通道数据； 第一权重值的计算公式为:，其中，lmin表示最小亮度值，lmax表示最大亮度值； 第二权重值的计算公式为：，其中，为第二权重值，为第一权重值； 归一化权重系数的计算公式为：，，，其中，α表示归一化权重系数，表示可见光视频中图像帧对应的梯度幅值计算结果，表示红外热成像视频中图像帧对应的图像矩阵归一化结果； 基于所述归一化权重系数、所述红外热成像视频和可见光视频计算得到融合视频，包括： 基于计算得到图像帧对应的融合图像的R通道数据； 基于计算得到图像帧对应的融合图像的G通道数据； 基于计算得到图像帧对应的融合图像的B通道数据； 其中，Ar、Ag和Ab分别表示可见光视频中图像帧的R通道数据、G通道数据和B通道数据，Br、Bg和Bb分别表示红外热成像视频中图像帧的R通道数据、G通道数据和B通道数据，α表示归一化权重系数。

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