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龙图腾网获悉中国兵器装备集团西南技术工程研究所申请的专利一种聚氨酯功能材料构件的多特征融合图像辨识方法、装置及介质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：CN116843922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310705032.0，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权一种聚氨酯功能材料构件的多特征融合图像辨识方法、装置及介质是由吴护林;邓贤明;张天才;朱凡;李忠盛;周堃;张翼翔;陈知华;徐塱;汪家辉;代欣位;刘朋浩;吴非;王森;高浩然设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聚氨酯功能材料构件的多特征融合图像辨识方法、装置及介质在说明书摘要公布了：一种聚氨酯功能材料构件的多特征融合图像辨识方法、装置及介质。它基于深度学习模型与多层级融合架构的光谱、红外、可见光多层级融合检测，利用光谱、红外、可见光多层级融合实现复杂背景环境下的聚氨酯功能材料构件融合识别。本发明针对聚氨酯功能材料的特殊光学性能，通过红外成像特征、可见光成像特征、高光谱特征以及红外可见光融合特征进行分别辨识，再融合辨识结果获取最终结果，可显著提高聚氨酯功能材料构件的辨识准确率，特别是红外可见光融合特征用于聚氨酯功能材料构件辨识属于独创方式，具有显著的效果。

本发明授权一种聚氨酯功能材料构件的多特征融合图像辨识方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种聚氨酯功能材料构件的多特征融合图像辨识方法，其特征在于，具体方法如下： 获取聚氨酯功能材料的红外成像特征、可见光成像特征、高光谱特征； 构建多尺度卷积神经网络、深度残差神经网络均值融合模型和光谱检测模型； 融合聚氨酯功能材料的红外成像特征和可见光成像特征，构建融合特征； 聚氨酯功能材料的红外成像特征和可见光成像特征输入多尺度卷积神经网络、深度残差神经网络均值融合模型辨识，分别获取红外识别结果、可见光识别结果； 融合特征输入多尺度卷积神经网络、深度残差神经网络均值融合模型辨识，获取融合识别结果； 高光谱特征通过光谱检测模型获取高光谱检测结果； 多证据组合D-S推理模型合成红外识别结果、可见光识别结果、融合识别结果、高光谱检测结果； 所述多尺度卷积神经网络、深度残差神经网络均值融合模型的构建方法如下： 分别构建多尺度尝试卷积神经网络和深度残差神经网络； 分别获取多尺度尝试卷积神经网络的第一输出特征向量和深度残差神经网络的第二输出特征向量； 融合第一输出特征向量和第二输出特征向量，输出红外识别结果和可见光识别结果； 获取所述融合识别结果的具体方法如下： 输入进行图像匹配后的可见光图像和红外图像； 采用BEMD与W变换，分别对可见光图像和红外图像进行高频分量的分解； 采用基于局部区域方差选择与加权的融合规则，对每一层的可见光、红外高频分量进行融合，采用基于局部区域能量选择与加权的融合规则，对可见光及红外的低频分量进行融合，得到基于BEMD与W变换的分解结果； 对融合后的各分量进行逆变换，输出最终的融合图像； 采用多尺度卷积神经网络、深度残差神经网络均值融合模型处理融合图像，获得所述融合识别结果。

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