福州大学陈铭获国家专利权
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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种实时火灾监控图像增强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：CN116342428B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310350369.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种实时火灾监控图像增强系统是由陈铭;余龙星;黄萍;刘春祥;林夏军;谢进祥设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种实时火灾监控图像增强系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种实时火灾监控图像增强系统，包括噪点清除子模型和分辨率恢复子模型；所述噪点清除子模型对原始火灾监控图像进行噪点去除，并将处理后的图像输入分辨率恢复子模型，进行分辨率的提升和图像重建。本发明提升了图像清晰度和分辨率，保证了监控质量。
本发明授权一种实时火灾监控图像增强系统在权利要求书中公布了：1.一种实时火灾监控图像增强系统，其特征在于，包括噪点清除子模型和分辨率恢复子模型；所述噪点清除子模型对原始火灾监控图像进行噪点去除，并将处理后的图像输入分辨率恢复子模型，进行分辨率的提升和图像重建； 所述噪点清除子模型包括编解码器；所述编解码器采用对称的卷积神经网络，网络内设置有16层不同卷积核的卷积层、16层批量归一化层和16层激活层； 所述编解码器的前8层卷积层各自使用空间注意力模块下的跳跃连接，余下卷积层为直达式跳跃连接； 所述空间注意力模块是采用卷积神经网络，激活函数为sigmod函数，输出结果为信息流的增强或者抑制的权重； 所述分辨率恢复子模型包括多段分辨率增强模块和集成小型神经网络的信息流堆栈模块； 所述多段分辨率增强模块采用对称编解码结构连接的5个卷积神经网络，每个卷积神经网络包括14层不同卷积核的卷积层、14层批量归一化层和14层激活层； 所述多段分辨率增强模块前3层卷积层各自使用空间注意力下的跳跃连接，余下卷积层为直达式跳跃连接； 所述集成小型神经网络的信息流堆栈模块包括：嵌套的网络损失函数和重复计算的信息流结构。
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