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龙图腾网恭喜合肥城市云数据中心股份有限公司申请的专利一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测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：CN119863669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510354466.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法是由陈磊;王卫;刘伟;李晓洁;项本杰;赵展;张猛;马豹;李志远;王锐;陈圣贤;马东岩;刘云凤;闫文奇设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法，首先采用多光谱成像设备采集多组多光谱井下图像并进行图像预处理，每组多光谱井下图像均包括有红外图像和可见光图像；然后构建多光谱图像检测模型，多光谱图像检测模型包括有特征提取模块和特征融合模块，最后对多光谱图像检测模型进行训练，并设置损失函数为加权MSE损失函数，并采用训练好的多光谱图像检测模型对每组多光谱井下图像进行井下异常事件的检测，得到井下异常事件检测结果。本发明通过融合不同光谱段的井下图像数据，提高井下异常事件检测的准确性和可靠性，能够聚焦于包含关键异常信息的区域，从而增强其特征捕捉能力，显著提升异常事件检测的精准度。

本发明授权一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：（1）、采用多光谱成像设备采集多组多光谱井下图像并进行图像预处理，构建得到井下图像数据集，每组多光谱井下图像均包括有红外图像和可见光图像；（2）、构建多光谱图像检测模型，多光谱图像检测模型包括有特征提取模块和特征融合模块，特征提取模块对红外图像和可见光图像分别进行特征提取，特征融合模块对提取到的红外图像特征和可见光图像特征进行特征融合；（3）、采用井下图像数据集对多光谱图像检测模型进行训练，训练的损失函数为加权MSE损失函数；所述的加权MSE损失函数的计算公式见下式（1）： （1）；式（1）中，、、分别代表多光谱井下图像的高度、宽度和通道数；、、分别表示多光谱井下图像中每个像素在高度、宽度和通道数上的索引，用于遍历光谱井下图像中每个像素的位置和通道；表示多光谱井下图像的真实值在位置的像素值，是模型学习的目标；表示多光谱图像检测模型的预测值在位置的像素值；是权重衰减正则化参数；是每个像素位置的权重，由下式（3）计算得到： （3）；式（3）中，代表窗口内的像素值；代表窗口内像素的均值；代表窗口内计算的局部方差；代表窗口内像素的个数；代表窗口内的坐标点；代表使用Sobel算子计算的梯度幅值；和分别是通过Sobel算子卷积得到的x和y方向上的梯度；是平衡局部方差和梯度幅值贡献的超参数；是多光谱井下图像在高度、宽度和通道数上的索引，用于遍历多光谱井下图像的全图以确定局部方差和梯度幅值的全局最大值，为当前像素权重计算提供全局参考；表示在取值范围内取最大值；表示在以位置为中心的窗口内计算得到的局部方差；代表使用Sobel算子对以位置为中心的图像区域计算得到的梯度幅值；（4）、采用训练好的多光谱图像检测模型对每组多光谱井下图像进行井下异常事件的检测，得到井下异常事件检测结果。

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