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龙图腾网获悉陕西能源职业技术学院申请的专利基于图像处理的矿井安全监测方法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：CN121305472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511867410.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于图像处理的矿井安全监测方法是由赵炬;貟少强;王永林;蔡敏;张特;卢琰;党思洁;杜嘉君;孟昕泽;刘雨星设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的矿井安全监测方法在说明书摘要公布了：本申请是关于一种基于图像处理的矿井安全监测方法，包括：获取矿井目标区域的监测数据；提取监测数据的多模态特征，将多模态特征与空间特征进行特征拼接得到联合特征向量；对联合特征向量进行频域加权处理，得到第一特征向量，提取联合特征向量中的可见光特征和红外特征进行模态交互，得到第二特征向量，将第二特征向量与第一特征向量进行交叉融合得到多模态融合特征向量；将多模态融合特征向量输入至预先训练好的目标预测模型，得到多个安全状态类别的置信度分数，根据预设安全阈值和各安全状态类别的置信度分数执行预设级别警报，以实现对矿井目标区域进行全面监测，及时发现隐蔽性强的安全隐患并预警。

本发明授权基于图像处理的矿井安全监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的矿井安全监测方法，其特征在于，包括： 获取矿井目标区域的监测数据，所述监测数据包括可见光图像数据、红外图像数据、雷达点云数据和毫米波雷达数据； 通过特征提取编码器提取所述可见光图像数据的可见光特征，通过红外特征提取网络提取所述红外图像数据的红外特征，通过三维稀疏卷积提取所述雷达点云数据的点云特征，通过恒虚警检测提取所述毫米波雷达数据的雷达特征，所述可见光特征、所述红外特征、所述点云特征、所述雷达特征构成多模态特征，将所述多模态特征与空间特征进行特征拼接得到联合特征向量； 对所述联合特征向量进行频域加权处理，得到第一特征向量，并提取所述联合特征向量中的所述可见光特征和所述红外特征进行模态交互，得到第二特征向量，将所述第二特征向量与所述第一特征向量进行交叉融合得到频域和空域对齐的多模态融合特征向量； 所述对所述联合特征向量进行频域加权处理，得到第一特征向量，包括： 对所述联合特征向量进行残差卷积处理，得到初步特征向量，所述初步特征向量包括初步交互的多模态特征和空间特征； 对所述初步特征向量中初步交互的多模态特征进行频域加权处理，以得到多模态加权特征； 基于多头互注意力机制，将所述多模态加权特征与所述初步特征向量中初步交互的空间特征进行融合以得到所述第一特征向量； 所述提取所述联合特征向量中的所述可见光特征和所述红外特征进行模态交互，得到第二特征向量，包括： 提取所述联合特征向量中的所述可见光特征和所述红外特征，并将所述可见光特征和所述红外特征分别进行卷积处理，得到初步可见光特征和初步红外特征； 将所述初步可见光特征和所述初步红外特征进行加权融合，得到交互特征； 基于自注意力机制计算所述交互特征的内部依赖关系，得到增强特征； 将所述增强特征进行非线性变换，得到所述第二特征向量； 将所述多模态融合特征向量输入至预先训练好的目标预测模型，得到多个安全状态类别的置信度分数，根据预设安全阈值和各所述安全状态类别的置信度分数执行预设级别警报； 其中，所述目标预测模型的训练包括： 获取所述多模态特征和所述多模态融合特征向量对应的训练样本，并利用所述训练样本构建有效训练样本； 将所述有效训练样本输入至预先构建的学生模型和教师模型，利用所述教师模型对所述学生模型进行知识蒸馏训练，将训练好的学生模型作为所述目标预测模型。

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