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龙图腾网获悉扎赉诺尔煤业有限责任公司申请的专利煤矿矿井配电室的AI分析检测方法和装置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：CN120047900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510212664.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权煤矿矿井配电室的AI分析检测方法和装置是由马继选;孙荣曌;方玉堃;谭善旭;邹迪设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤矿矿井配电室的AI分析检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤矿矿井配电室的AI分析检测方法和装置，属于AI智能分析检测领域。方法包括：判断煤矿矿井配电室的AI摄像机的当前视频图像是否需要进行图像增强；若是，则将热成像摄像仪拍摄的与当前视频图像同位置的红外图像进行角度变换后输入预先训练好的增长对抗网络模型，以利用学习的红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理信息的映射关系，生成新的可见光视频图像进行AI分析检测；基于AI分析检测结果以及热成像摄像仪的温度监控，对煤矿矿井配电室的各对应检测事件进行井内外预警。本方案，可将红外图像的细节纹理信息注入至当前视频图像，从而使得昏暗煤矿下可见光图像能够有效增强，提高AI分析检测和预警的准确度。

本发明授权煤矿矿井配电室的AI分析检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种煤矿矿井配电室的AI分析检测方法，其特征在于，所述方法包括： 判断煤矿矿井配电室的AI摄像机的当前视频图像是否需要进行图像增强； 若是，则将矿用热成像摄像仪拍摄的与当前视频图像同位置的红外图像进行角度变换后输入预先训练好的增长对抗网络模型，以利用预先学习的红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理信息的映射关系，输出新的可见光视频图像，将新的可见光视频图像和当前视频图像融合后进行AI分析检测；若否，则直接基于当前视频图像进行AI分析检测；所述增长对抗网络模型的每一学习模块包括低分辨率卷积块和高分辨率卷积块，该学习模块中高分辨率卷积块的卷积通道大于低分辨率卷积块的卷积通道，且下一学习模块的低分辨率卷积块的卷积通道等于该学习模块的高分辨率卷积块的卷积通道，以使生成器中的学习模块的卷积通道逐步增加，以将输入的红外图像从低分辨率图像向高分辨率图像渐进式逐层映射生成可见光图像； 基于AI摄像机的AI分析检测结果以及所述矿用热成像摄像仪的温度监控，对煤矿矿井配电室的各对应检测事件进行井内外预警； 所述判断煤矿矿井配电室的AI摄像机的当前视频图像是否需要进行图像增强，包括： 基于历史设定时间内AI分析检测的置信度和图像帧率，确定AI摄像机的运行状态； 基于当前视频图像的对比度和模糊度，评价当前视频图像质量； 基于历史设定时间内AI分析检测的置信度、图像帧率以及当前视频图像的对比度和模糊度，根据基于如下公式计算综合指数z： 其中，为历史设定时间内AI分析检测的置信度均值，为置信度标准值，为图像帧率，为图像帧率标准值，为当前视频图像的标准值，为当前视频图像每一个像素点的灰度值，为当前视频图像的灰度均值，N为当前视频图像的像素点数量，为模糊块面积，为当前视频图像的有效区域面积，n为分块数量，、、和为权重因子； 当当前视频图像的综合指数小于预设阈值时，判断当前视频图像需要进行图像增强，否则不需要进行图像增强； 所述将新的可见光视频图像和当前视频图像融合后进行AI分析检测，包括： 基于新的可见光视频图像的像素亮度，计算每个像素的融合权重： 式中，为新的可见光视频图像第x个像素的亮度，为新的可见光视频图像第x个像素点的像素值，为当前视频图像第x个像素点的像素值，为卷积运算，K为卷积核，为控制参数，为亮度阈值，为调整系统，取值小于e； 将新的可见光视频图像每个位置的像素值与其对应的所述融合权重相乘后，与当前视频图像的对应像素相加，得到融合视频图像，以基于所述融合视频图像进行AI分析检测。

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