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龙图腾网获悉上海飞来飞去展览设计工程有限公司;华北科技学院申请的专利基于图像增强的城市应急避难场所环境评估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：CN119888240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510374098.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于图像增强的城市应急避难场所环境评估方法是由江斌;李勇祺;杨博;李健;连会青;黄瑞峰设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的城市应急避难场所环境评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像增强的城市应急避难场所环境评估方法，方法包括图像采集、图像预处理、环境图像分割模型构建、环境评估模型构建和避难场所环境评估。本发明涉及避难场所环境数据处理技术领域，具体是指基于图像增强的城市应急避难场所环境评估方法，本发明通过图像采集得到原始环境图像；采用图像清洗、图像扩充、图像增强和图像集分割的图像预处理方法；采用深浅融合模块进行浅层特征和深层特征的融合，通过将深层特征和浅层特征分割，并聚合环境图像多尺度特征，缩小编码器和解码器之间的语义差距；采用改进注意力视觉变压器模型进行环境图像分割，有效地整合了局部细节特征和全局整体场景布局特征，改善了模型的性能。

本发明授权基于图像增强的城市应急避难场所环境评估方法在权利要求书中公布了：1.基于图像增强的城市应急避难场所环境评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：图像采集，通过图像采集，得到原始环境图像集，所述原始环境图像集，具体包括历史原始图像集和当前原始图像集； 步骤S2：图像预处理，通过图像预处理，得到待处理图像集、初步训练集和初步测试集； 步骤S3：环境图像分割模型构建，具体为通过构建改进注意力视觉变压器模型，作为环境图像分割模型； 步骤S4：环境评估模型构建，具体为构建支持向量机模型，作为环境评估模型； 步骤S5：避难场所环境评估，具体为基于所述环境图像分割模型和所述环境评估模型进行避难场所环境评估，得到避难场所环境等级参考数据； 在步骤S3中，所述改进注意力视觉变压器模型，具体为编码器-解码器结构，编码器结构具体为三级结构，前两级结构都具体包括改进视觉变压器模块和补丁融合层，第三级结构具体为改进视觉变压器模块，解码器结构具体为三级结构，每级结构都具体包括改进视觉变压器模块和补丁融合层，最后由输出层输出图像分割结果； 所述改进视觉变压器模块，包括设计改进自注意力机制，所用公式如下： ； 式中，表示改进自注意力查询，表示改进自注意力键，表示改进自注意力值，表示改进自注意力查询变换矩阵，表示改进自注意力键变换矩阵，表示改进自注意力值变换矩阵，表示改进自注意力机制的输入，表示改进自注意力计算函数，表示softmax函数，表示用于细化注意力得分的随机生成的可学习张量，表示逐元素乘法； 所述改进注意力视觉变压器模型中，深浅融合模块构建，所述深浅融合模块，用于融合浅层特征和深层特征，所述深浅融合模块构建，步骤包括： 步骤S321：上路径输出计算，步骤包括： 步骤S3211：特征分割，所用公式如下： ； 式中，表示第j个融合特征，表示第j个分割特征输出函数，表示解码器结构第i级结构的输出，表示编码器结构第i-1级结构的输出； 步骤S3212：多尺度卷积，所用公式如下： ； 式中，Fu表示多尺度聚合特征，表示卷积核大小为3×3，扩展系数为1的卷积操作函数，表示卷积核大小为3×3，扩展系数为2的卷积操作函数，表示卷积核大小为3×3，扩展系数为5的卷积操作函数，表示卷积核大小为3×3，扩展系数为7的卷积操作函数，表示第一个融合特征，表示第二个融合特征，表示第三个融合特征，表示第四个融合特征； 步骤S3213：计算上路径输出，所用公式如下： ； 式中，表示深浅融合模块上路径输出； 步骤S322：下路径输出计算，所用公式如下： ； 式中，表示深浅融合模块下路径输出，表示逐元素加法； 步骤S323：计算深浅融合模块输出，所用公式如下： ； 式中，DSF表示深浅融合模块输出，作为解码器结构第i-1级结构的输入。

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