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龙图腾网获悉湖南农业大学;湖南松安鸿翼科技有限公司申请的专利一种融合红外温差特征的溺水视觉识别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：CN119942376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510021186.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种融合红外温差特征的溺水视觉识别方法是由李长云;周浩宇;林浩设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合红外温差特征的溺水视觉识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合红外温差特征的溺水视觉识别方法，包括以下步骤：S1、图像采集与特征提取；S2、边缘特征图提取；S3、形状特征图提取；S4、颜色特征图提取；S5、特征图融合与分割；S6、溺水者实例识别与报警触发。本发明通过结合红外热成像与可见光图像，利用多特征融合技术提升溺水检测的准确性与实时性，特别在低光环境下有效识别溺水者；系统通过智能化报警与精准定位，迅速传递溺水者信息，缩短救援反应时间，提高救援效率；此外，采用先进的神经元脉冲响应网络、卷积神经网络，在复杂背景中更精确地提取溺水者特征，适用于多种水域环境，为溺水事故预防提供创新解决方案。

本发明授权一种融合红外温差特征的溺水视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合红外温差特征的溺水视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、图像采集与特征提取：通过无人机在巡航时，搭载可见光相机与红外热成像设备，实时采集巡航范围内的可见光图像和红外热图像； S2、边缘特征图提取：对红外热图像进行预处理，并通过神经元脉冲响应网络构建，提取热辐射变化显著的边缘信息，突出显示热强度显著变化的区域，从而帮助检测溺水者的轮廓和重要结构； S3、形状特征图提取：通过对输入图像进行多尺度矩形特征提取与动态加权筛选，结合特征组合构建强分类器，进一步分析图像中的物体形状，有效辨识出溺水者的体态； S4、颜色特征图提取：通过卷积神经网络对可见光图像进行多层编码，提取颜色和纹理特征，增强低光环境下的目标检测效果； S5、特征图融合与分割：将步骤S2‑S4提取的边缘、形状和颜色特征图输入深度学习模型融合，生成统一的实例特征图，利用图分割技术精准提取溺水者的轮廓，并结合热图和可见光信息来锁定目标； S6、溺水者实例识别与报警触发：对检测到的溺水者实例进行实时报警，并通过溺水者的位置与状态触发报警机制，并将溺水者的位置及检测置信度传输至地面控制站。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南农业大学;湖南松安鸿翼科技有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市芙蓉区农大路1号湖南农业大学13-406；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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