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龙图腾网获悉陕西理工大学申请的专利一种煤炭输送带跑偏检测方法及系统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：CN120495790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510971340.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种煤炭输送带跑偏检测方法及系统是由江航设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤炭输送带跑偏检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种煤炭输送带跑偏检测方法及系统，通过可见光图像与红外热成像图像的图像融合技术，将边缘轮廓信息与温度分布数据有机结合，利用轻量化双分支神经网络分别提取边缘偏移量和温度异常特征，有效克服了可见光图像易受环境干扰、红外热成像图像难以关联故障原因的缺陷；同时，运用结构方程模型SEM和动态时间规整算法DTW，通过历史数据与连续帧分析，构建动态关联模型，不仅能实时检测当前故障，还可根据特征变化趋势预判潜在风险，提前识别因机械摩擦导致的温升与跑偏之间的因果链条，使故障预警提前，有效避免重大事故发生，保障生产连续性。

本发明授权一种煤炭输送带跑偏检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤炭输送带跑偏检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过多光谱成像设备同时采集输送带运行时的多光谱图像数据，所述多光谱图像数据包括可见光图像数据和红外热成像图像数据，对采集到的原始所述可见光图像数据和所述红外热成像图像数据进行预处理，包含去噪滤波和背景校正操作，去除环境干扰源带来的噪声，并注入物理干扰模拟样本数据增强鲁棒性，生成抗环境干扰的第一处理图像集合； S2：针对所述第一处理图像集合，采用图像融合算法对所述可见光图像数据和所述红外热成像图像数据进行空间配准和特征提取，整合输送带边缘位置信息与温度分布信息，生成第二融合图像数据集； S3：从所述第二融合图像数据集中，通过轻量化双分支神经网络提取输送带边缘位置的偏移量特征和温度异常点的分布特征，综合分析当前运行状态下的特征表现，生成第一特征参数集合； S4：从历史数据流中获取过去一段时间内输送带运行的边缘偏移量记录和温度变化记录，与所述第一特征参数集合进行时间序列比对，分析特征变化趋势，生成第二关联特征数据集； S5：针对所述第二关联特征数据集中的变化趋势，采用基于时间窗的结构方程模型SEM分析边缘跑偏与温度异常点之间的动态因果关系，输出带因果方向标记的第三动态关联映射图； S6：若所述第三动态关联映射图中检测到温度异常点与边缘跑偏之间存在显著因果关联，则结合预设的机械摩擦热阈值和跑偏容限阈值综合评估潜在故障风险等级R，生成第四风险评估指标； S7：根据所述第四风险评估指标，在输送带物理坐标系中映射温度异常点与边缘跑偏位置的空间耦合关系，生成第五风险分布映射数据，用于后续预警条件的判定； S8：若所述第五风险分布映射数据满足预设的跑偏预警阈值、温度异常阈值和因果风险阈值，则触发分级告警信号，同时记录当前状态下的所述多光谱图像数据和历史数据流，更新第六状态存储库； S9：针对所述第六状态存储库中的更新数据，以固定时间间隔循环执行闭环优化流程，通过因果感知的主动学习筛选高价值训练集，更新轻量化双分支神经网络参数和结构方程模型SEM系数，生成第七优化参数集合。

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