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龙图腾网获悉深圳市冠群电子有限公司申请的专利一种用于红外热成像仪的特征分析方法及系统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：CN119887817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510388029.X，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种用于红外热成像仪的特征分析方法及系统是由方焕全;熊信安;林伟怀;叶伟宏设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于红外热成像仪的特征分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及红外热成像技术领域，公开了一种用于红外热成像仪的特征分析方法及系统，所述方法包括：获取多焦平面的红外热图像，并采用自适应滤波和增强算法去除噪声、提高对比度。利用边缘检测算法确定热源区域并获取精确定位数据。接着，基于改进的光流算法提取热源影响区域，计算初步热流动向量场，并通过预设噪声过滤机制去除异常向量。随后，将过滤后的热流动向量场输入热力学模型进行修正，以提升热流趋势的精度。最终，依据修正后的热流动向量场生成完整的热分布图像，并进行热流动特征重建，获得高精度的热流动向量场。所述方法能够实现动态反映热量变化。

本发明授权一种用于红外热成像仪的特征分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于红外热成像仪的特征分析方法，其特征在于，包括： 获取多焦平面的红外热图像； 基于自适应滤波和增强算法，对所述多焦平面的红外热图像，进行噪声去除，并提高对比度，得到增强后的红外热图像； 基于边缘检测算法，对所述增强后的红外热图像，进行热源确定，得到热源区域的精确定位数据； 基于改进的光流算法，对所述热源区域的精确定位数据，进行热源影响区域提取，得到初步热流动向量场； 其中，所述改进的光流算法包括引入多尺度特征提取机制和自适应权重调整机制；所述多尺度特征提取机制包括采用多尺度高斯金字塔结构，对红外热图像进行高斯金字塔分解，并从低分辨率到高分辨率逐层计算光流向量，在低分辨率层提取大范围热扩散趋势，在高分辨率层捕捉局部温度细节；所述自适应权重调整机制包括在计算光流向量过程中，对高梯度区域赋予更高权重；所述算法进一步结合Farneback光流法与B样条插值，以优化温度梯度变化的计算结果； 基于预设噪声过滤机制，对所述初步热流动向量场进行异常向量去除，得到过滤后热流动向量场； 将所述过滤后热流动向量场，输入至预设的热力学模型，输出修正后的热流动向量场，包括： 所述热力学模型由PINN神经网络模型训练得到； 通过所述热力学模型的输入层，对所述过滤后热流动向量场，进行向量特征生成，得到热流动向量高维特征； 通过所述热力学模型的隐藏层，对所述热流动向量高维特征，进行物理约束，得到物理约束的热流动向量特征； 通过所述热力学模型的输出层，对所述物理约束的热流动向量特征，进行特征映射，得到修正后的热流动向量场； 其中，所述PINN神经网络模型在训练阶段包括构建PINN神经网络结构，并准备用于训练的数据集，所述数据集包括从仿真数据中获取的真实热流动向量样本，以及基于热力学方程计算得到的物理约束数据； 在训练过程中，模型同时最小化数据误差损失和物理方程约束损失，以使模型输出不仅匹配观测数据，还符合热力学定律； 所述输入层提取所述过滤后热流动向量场中的局部温度梯度、速度场特征和空间分布模式，并进行归一化处理，生成高维特征； 所述隐藏层结合傅里叶热传导方程和能量守恒方程对所述高维特征进行非线性物理约束优化，生成物理一致的向量特征； 所述输出层对物理约束特征进行非线性映射，输出修正后的热流动向量场； 根据所述修正后的热流动向量场，进行热分布图像生成，得到完整热分布图像，包括： 基于双线性插值方法，对所述修正后的热流动向量场，进行空间重构，并采用傅里叶变换方法进行平滑处理，得到重构后的热流动向量场； 基于高斯权重映射方法，对所述重构后的热流动向量场，进行温度分布矩阵生成，得到温度分布矩阵； 根据所述温度分布矩阵，进行直方图均衡化优化对比度，得到完整热分布图像； 根据所述完整热分布图像，进行热流动特征重建，得到高精度的热流动向量场。

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