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龙图腾网获悉广西科学院;广州知行机器人科技有限公司申请的专利一种基于傅里叶变换的矿山泄露气体检测方法、装置、设备和存储介质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：CN119723447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411787189.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于傅里叶变换的矿山泄露气体检测方法、装置、设备和存储介质是由宾俊驰;刘萌伟;杨廉;唐嘉徽;梁史进;郭家豪;刘文飞;陈宗良;胡梦阳设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于傅里叶变换的矿山泄露气体检测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于傅里叶变换的矿山泄露气体检测方法，通过结合可见光图像的语义信息和红外图像的温度信息，增强了对矿山气体泄漏区域的检测能力。利用LoFTR进行多模态图像匹配、CNN神经网络提取的深层特征、FFT转换为频域特征、FMLP神经网络加权处理以及逆傅里叶变换等技术，为图像重建与融合提供了丰富的数据支持。在此基础上，通过模型训练、验证和优化，构建了一个能够准确识别和分析矿区安全隐患的智能模型。最终，将训练好的模型部署到实际应用中，实现了对矿区的实时监控和分析，有效预防和减少了矿山安全事故的发生。

本发明授权一种基于傅里叶变换的矿山泄露气体检测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶变换的矿山泄露气体检测方法，其特征在于，所述方法包括： S100、获取待检测矿山的可见光图像和红外图像； S200、从所述可见光图像和红外图像中分别提取各自的局部特征数据，所述局部特征数据包括粗粒度特征和细粒度特征； S300、从所述局部特征数据中提取出图像特征点并进行多模态图像匹配，得到可见光图像和红外图像之间匹配的空间位置信息数据； S400、基于所述空间位置信息数据，从所述可见光图像和红外图像中分别提取各自的深层特征数据，所述深层特征数据包括图像的深层语义信息； S500、通过快速傅里叶变换算法将所述深层特征数据从空间域转换到频域，得到复数特征数据； S600、通过傅里叶多层感知器对所述复数特征数据进行加权； S700、通过逆快速傅里叶变换算法将加权后的复数特征数据从频域转换回空间域； S800、构建矿山泄露气体检测模型，通过步骤S700中得到的数据训练所述矿山泄露气体检测模型； S900、对训练好的所述矿山泄露气体检测模型进行模型验证，根据验证结果调整所述训练好的矿山泄露气体检测模型，得到检测矿山泄露气体的检测模型。

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