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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于多特征时序融合的相机热致图像漂移补偿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：CN120186473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510654440.7，技术领域涉及：H04N23/72；该发明授权基于多特征时序融合的相机热致图像漂移补偿方法是由侯士通;李政;吴涛;邓泽捷;袁晨宸;王宇轩设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征时序融合的相机热致图像漂移补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多特征时序融合的相机热致图像漂移补偿方法，涉及相机图像补偿技术领域。本发明包括：测量时间、相机温度、环境温度数据并进行预处理，构成相机启动热效应导致漂移的时序数据集，并将时序数据集划分为训练集、测试集及验证集；构建神经网络模型，利用神经网络模型拟合时间‑漂移量的曲线，得到相机启动到热平衡阶段温度漂移的规律。本发明针对相机启动热效应导致的图像漂移，以相机温度、环境温度、测量时间为特征值，预测图像漂移量并进行剔除，显著提高链式相机测量准确性，相较于现有技术，能够在短时测量过程中降低相机启动升温对图像漂移的影响。

本发明授权基于多特征时序融合的相机热致图像漂移补偿方法在权利要求书中公布了：1.基于多特征时序融合的相机热致图像漂移补偿方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收测量时间、相机温度、环境温度数据并进行预处理，构成相机启动热效应导致漂移的时序数据集，并将时序数据集划分为训练集、测试集及验证集； 构建神经网络模型，利用神经网络模型拟合时间-漂移量的曲线，得到相机启动到热平衡阶段温度漂移的规律； 采用训练集对神经网络模型进行训练，以均方误差作为训练目标函数，采用自适应矩估计算法动态调整参数更新步长，迭代计算后得到训练后的神经网络模型； 采用训练后的神经网络模型对实时测量数据进行热效应剔除得到非标准静态数据，设标准时段内，相机达到热平衡、环境温度稳定时的静态测试数据为标准静态数据，计算非标准静态数据与标准静态数据之间的相似度； 建立神经网络模型参数与相似度之间的映射关系，根据验证集对神经网络模型进行参数调整，进行新一轮迭代计算，直至得到最终热效应拟合预测模型； 采用最终热效应拟合预测模型实现预测图像漂移量并进行剔除，从而对相机启动热效应导致的图像漂移进行补偿。

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东南大学，其通讯地址为：211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号；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”。