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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于暗光图像融合的视觉定位方法及相关设备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：CN116843889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310668717.2，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权基于暗光图像融合的视觉定位方法及相关设备是由孙博;冯海成;周齐;杨晓君;闵海波设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于暗光图像融合的视觉定位方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于暗光图像融合的视觉定位方法及相关设备，方法包括：获取待识别区域的第一图像和待识别区域的第二图像，并确定第一图像的第一亮度信息和色差信息、第二图像的第二亮度信息和红外数据；将第一亮度信息和第二亮度信息进行维度融合，得到第一融合图像；根据色差信息得到第二融合图像；对第二融合图像与历史图像进行比例运算，通过红外数据对运算数据进行校准，根据校准后的运算数据对第二图像进行暗光增强，进而生成待识别区域的目标图像，并基于目标图像完成对待识别区域的视觉定位。通过将融合图像进行暗光增强，获得显示效果更优的图像数据，能够更好地针对在暗光环境下获得的图像进行视觉定位。

本发明授权基于暗光图像融合的视觉定位方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于暗光图像融合的视觉定位方法，其特征在于，包括： 获取摄像装置针对待识别区域采集的第一图像和红外传感装置针对所述待识别区域采集的第二图像，并确定所述第一图像的第一亮度信息、所述第一图像的色差信息、所述第二图像的第二亮度信息和所述第二图像的红外数据； 所述确定所述第一图像的第一亮度信息、所述第一图像的色差信息的步骤，包括： 基于所述第一图像的基础属性信息确定所述第一图像的初始图像格式，并判断所述初始图像格式是否为目标图像格式； 若所述初始图像格式为目标图像格式，则按所述目标图像格式的信息存储规则识别所述目标图像格式的所述第一图像，得到所述第一图像的第一亮度信息和所述第一图像的色差信息； 若所述初始图像格式不为所述目标图像格式，则根据预设格式转换表确定所述初始图像格式与所述目标图像格式的目标转换关系，并通过所述目标转换关系将所述初始图像格式的第一图像转换为所述目标图像格式的目标图像，所述预设格式转换表包括不同图像格式之间的转换关系，按所述目标图像格式的信息存储规则识别所述目标图像，得到所述第一图像的第一亮度信息和所述第一图像的色差信息； 将所述第一亮度信息和所述第二亮度信息进行维度融合，得到第一融合图像，并根据所述色差信息对所述第一融合图像进行渲染，得到第二融合图像； 所述将所述第一亮度信息和所述第二亮度信息进行维度融合，得到第一融合图像的步骤，包括： 将所述第一亮度信息和所述第二亮度信息进行维度融合，得到初始融合数据； 将所述初始融合数据输入预设融合网络，得到目标融合数据，所述预设融合网络包括至少五层卷积神经层，并以前馈的方式将各层卷积神经层进行连接； 通过激活函数对所述目标融合数据进行处理，得到激活数据，并根据所述激活数据得到所述第一融合图像； 对所述第二融合图像与经过暗光增强处理得到的历史图像进行比例运算，得到运算数据，并通过所述红外数据对所述运算数据进行校准，根据校准后的运算数据，对所述第二图像进行暗光增强，得到目标增强数据； 所述通过所述红外数据对所述运算数据进行校准，根据校准后的运算数据，对所述第二图像进行暗光增强，得到目标增强数据的步骤，包括： 将所述红外数据与所述运算数据进行逐像素相加，得到校准后的运算数据； 将校准后的运算数据与所述第二图像进行维度拼接，得到拼接数据； 将所述拼接数据输入预设亮度自适应调节网络，得到所述目标增强数据，所述预设亮度自适应调节网络通过至少三层卷积神经网络实现亮度自适应调节算法； 基于所述目标增强数据生成所述待识别区域的目标图像，并基于所述目标图像完成对所述待识别区域的视觉定位。

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