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龙图腾网获悉山西天地煤机装备有限公司;中国煤炭科工集团太原研究院有限公司申请的专利基于热成像仪和深度学习的目标检测方法、系统及设备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：CN118447229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410577070.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于热成像仪和深度学习的目标检测方法、系统及设备是由高旭彬;杜春晖;霍耀斌;杨凯;郭永辉;薛树强;尹东旭;解诚;闫润生;王俊秀;贾运红;冯化;程凤霞;王光肇;高源设计研发完成，并于2024-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热成像仪和深度学习的目标检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于热成像仪和深度学习的目标检测方法、系统及设备，旨在解决煤矿采掘环境特殊，导致目标检测准确性和精度不高的问题。本发明包括：同步采集矿井工况的可见光和红外光视频图像，以及粉尘浓度：若矿井工况粉尘浓度低于设定阈值，则提取可见光成像仪采集的图像的高层多尺度特征图组和低层多尺度特征图组，并识别目标检测结果；否则，提取热成像轮廓和位置，获取备选目标检测结果，构建多尺度金字塔池化残差网络，提取对应的可见光图像的特征，筛选获得最终的目标检测结果。本发明可适应煤矿采掘的生产期间粉尘浓度大、视线昏暗的环境，自动准确进行高精度目标检测，避免监管不到位导致的安全事故。

本发明授权基于热成像仪和深度学习的目标检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于热成像仪和深度学习的目标检测方法,其特征在于，包括以下步骤： S10：通过粉尘监测仪采集矿井工况粉尘浓度，判断并执行：若矿井工况粉尘浓度低于设定阈值，则通过可见光成像仪采集矿井工况视频图像，并跳转步骤S20；否则，通过热成像仪和可见光成像仪同步采集矿井工况视频图像，并跳转步骤S30； S20：采用深层卷积神经网络提取可见光成像仪采集的图像的高层多尺度特征图组和低层多尺度特征图组，进行特征图组的迭代反馈融合，结合融合后的特征图组中各特征之间的互补关系，获取目标检测包围框在图像中的位置，并识别目标检测结果；该步骤结束后不继续执行步骤S30、S40； S30：通过自适应边缘检测方法提取热成像仪采集的图像的热成像轮廓，并计算热成像轮廓在图像中的位置；分别计算提取的轮廓与红外热成像库中预存的各目标图像的相似度，以相似度大于设定值的目标图像类别和对应的热成像轮廓位置作为获得的备选目标检测结果； S40：构建多尺度金字塔池化残差网络，提取热成像仪采集的图像对应的可见光成像仪采集的图像的特征，并通过全连接网络筛选所述备选目标检测结果，获得最终的目标检测结果。

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山西天地煤机装备有限公司;中国煤炭科工集团太原研究院有限公司，其通讯地址为：030032 山西省太原市山西示范区电子街1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”。