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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法、系统、介质和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：CN116309283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211683181.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法、系统、介质和设备是由李展;方雪清;陈亿航;赵祎明;汤济玮;吕吉雅设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法、系统、介质和设备，该方法包括下述步骤：获取雾霾图像和PM2.5浓度真实测量值的匹配数据集并进行数据预处理；估计雾霾图像的暗通道图和饱和度图，将饱和度图进行逆转，构建双分支网络，双分支网络包括主分支网络和辅助分支网络，将暗通道图和逆转饱和度图拼接后输入辅助分支网络进行自学习的特征提取；特征融合注意力模块将双分支网络输出的特征进行融合，并输出PM2.5浓度估计值，训练得到基于图像特征融合的网络模型，雾霾图像输入至训练好的的网络模型，输出PM2.5浓度值。本发明对双分支网络提取到的信息进行自适应融合，具有更好的泛化性能和健壮性能，且在部署上更为方便灵活，易于拓展。

本发明授权基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取雾霾图像和PM2.5浓度真实测量值的匹配数据集，将数据集划分为训练集和测试集，将雾霾图像缩放为统一大小的尺度，对PM2.5浓度真实测量值做归一化处理； 估计雾霾图像的暗通道图，估计雾霾图像的饱和度图，将雾霾图像的饱和度图进行逆转； 构建双分支网络，所述双分支网络包括主分支网络和辅助分支网络，所述主分支网络将卷积神经网络ResNet-18作为主干网络，去掉了其最后一层全连接层并保留了其余结构，所述主分支网络提取原始雾霾图像的场景特征，所述辅助分支网络包括多个堆叠的卷积模块和一个全局平均池化层，每个卷积模块包括一个卷积层和一个非线性映射LeakyReLU层，所述辅助分支网络提取先验退化图的特征； 将暗通道图和逆转饱和度图拼接后输入辅助分支网络进行自学习的特征提取； 构建特征融合注意力模块，所述特征融合注意力模块包括初始全连接层、挤压激励块、非线性映射层、随机失活层和输出全连接层，所述特征融合注意力模块将主分支网络和辅助分支网络输出的特征进行融合，并输出PM2.5浓度估计值； 根据PM2.5浓度真实测量值和预设的损失函数训练双分支网络和特征融合注意力模块，得到训练好的基于图像特征融合的网络模型； 将雾霾图像输入至训练好的基于图像特征融合的网络模型，输出PM2.5浓度值。

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