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龙图腾网获悉浙江浙能嘉华发电有限公司;中国计量大学;浙江浙能电力股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的红外视频畸变校正的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：CN114463192B 。

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：202111321639.6，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法是由刘宏芳;赵朝阳;戴超超;庄杰栋;郑恩辉;顾天成设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法。创建一个红外畸变图像数据集；构建实现精度要求并能快速推断的卷积神经网络；利用卷积神经网络对红外畸变图像数据集进行训练；将待测的红外畸变图像输入到训练后的卷积神经网络中，得到校正参数并对待测的红外畸变图像进行校正。本发明方法利用卷积神经网络提取红外畸变图像的特征信息，并建立畸变特征与红外畸变图像校正参数之间的映射关系；可以克服不同摄像机及其成像模型对畸变图像校正算法的局限性，具有较好的普适性。

本发明授权一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：创建一个红外畸变图像数据集； 步骤2：构建实现精度要求并能快速推断的卷积神经网络； 所述步骤2中，所述的卷积神经网络由3-4个神经结构单元依次连接构成；每个神经结构单元均包括四个连续的卷积层，神经结构单元输入的图经四个连续的卷积层后输出最终的特征图，在第一个卷积层之后分别连接2倍下采样操作和4倍下采样操作，2倍下采样操作之后经上采样操作再连接到第二个卷积层的输出，2倍下采样操作和4倍下采样操作之后分别经卷积操作、2倍上采样后连接到相加融合层，相加融合层的输出再连接到第三个卷积层的输出； 所述神经结构单元输入的图X0经第一个卷积层处理获得特征图X1，特征图X1经2倍下采样操作获得特征图X4，特征图X1输入第二个卷积层获得特征图X2，特征图X2和特征图X4相加融合后输入到第三个卷积层处理获得特征图X3；同时，特征图X4经卷积操作获得特征图X5，特征图X1经4倍下采样操作获得特征图X6，特征图X6经2倍上采样操作后的结果和特征图X4经卷积操作后的结果相加融合得到特征图X5，特征图X5经上采样后和特征图X3相加融合后输入到第四个卷积层处理获得最终的特征图Y； 步骤3：利用卷积神经网络对红外畸变图像数据集进行训练； 步骤4：将待测的红外畸变图像输入到训练后的卷积神经网络中，得到校正参数并对待测的红外畸变图像进行校正。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江浙能嘉华发电有限公司;中国计量大学;浙江浙能电力股份有限公司，其通讯地址为：310009 浙江省杭州市解放路85号1401、1501、1601室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。