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龙图腾网获悉北京舞水科技有限公司申请的专利基于分布式相机的云层高度测量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：CN120997506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511112662.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于分布式相机的云层高度测量方法及系统是由李志杰;岳振华;孙聚良;詹偲偲;康露洁设计研发完成，并于2025-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式相机的云层高度测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分布式相机的云层高度测量方法及系统，所述方法包括：采用分布式相机系统中的每个图像采集设备对目标云层区域进行拍摄，得到各个目标云层图像；基于每个目标云层图像中像素点的饱和度特征、邻域纹理特征和灰度差异特征执行两级筛选流程，得到每个目标云层图像中每个像素点的分类结果并对所有像素点进行差异化处理，得到各个云层优化图像；对云层优化图像进行特征点匹配获取各个云层目标的第一位置数据，根据每个第一位置数据和所有图像采集设备的第二位置数据之间的差异性特征计算得到每个云层目标的高度数据。本发明实施例提供的基于分布式相机的云层高度测量方法及系统，提高了对云层高度测量的准确性。

本发明授权基于分布式相机的云层高度测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分布式相机的云层高度测量方法，其特征在于，所述方法包括： 采用分布式相机系统中的每个图像采集设备对目标云层区域进行拍摄，得到各个目标云层图像； 基于提取到的每个所述目标云层图像中像素点的饱和度特征、邻域纹理特征和灰度差异特征执行两级筛选流程，得到每个所述目标云层图像中每个所述像素点的分类结果，其中，所述分类结果代表每个所述像素点的所处区域判别结果； 根据所述分类结果对每个所述目标云层图像中的所有所述像素点进行差异化处理，得到各个云层优化图像，其中，所述差异化处理被设计为对位于干扰区域的所述像素点进行平滑处理，并对位于云层区域的所述像素点进行增强处理； 对每个所述云层优化图像进行特征点提取，得到每个所述云层优化图像的各个特征点；基于任意两个所述云层优化图像之间的所述特征点的匹配程度获取各个云层目标的第一位置数据； 获取每个所述图像采集设备的第二位置数据，根据每个所述第一位置数据和所有所述第二位置数据之间的差异性特征计算得到每个所述云层目标的高度数据； 其中，所述分类结果包括天空像素点、干扰像素点和云层像素点； 所述基于每个所述目标云层图像中像素点的饱和度特征、邻域纹理特征和灰度差异特征执行两级筛选流程，得到每个所述目标云层图像中每个所述像素点的分类结果，包括： 基于每个所述目标云层图像的灰度化处理结果构建各个目标灰度云层图像； 根据每个所述目标灰度云层图像中每个所述像素点的饱和度特征和邻域纹理平整程度确定各个平滑饱和像素点；基于每个所述目标灰度云层图像的整体灰度分布特征确定每个所述目标灰度云层图像中每个所述像素点的灰度级；根据每个所述目标灰度云层图像中所有所述平滑饱和像素点的灰度级分布特征确定当前天空背景灰度级； 对每个所述目标灰度云层图像中每个所述像素点的所述灰度级和每个所述目标灰度云层图像的所述当前天空背景灰度级进行比较分析，基于比较分析结果对每个所述目标云层图像中的所有所述像素点进行一级筛选，得到各个天空像素点和各个前景像素点，其中，所述一级筛选被设计为将背景和前景分离； 基于提取到的每个所述前景像素点的所述灰度级和所述当前天空背景灰度级之间的融合性特征、每个所述前景像素点的邻域纹理特征对所有所述前景像素点进行二级筛选，得到各个干扰像素点和各个云层像素点，其中，所述二级筛选被设计为将前景中的干扰物体和云层区域分离。

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