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龙图腾网获悉超级视线科技有限公司申请的专利视频监控图像的去外界干扰特征方法以及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：CN114519703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210127008.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权视频监控图像的去外界干扰特征方法以及装置是由闫军;丁丽珠;王艳清设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频监控图像的去外界干扰特征方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请公开一种视频监控图像的去外界干扰特征方法以及装置。方法包括：光学监控图像与红外监控图像具有重合区域，光学监控图像为光学相机获取的无外界干扰特征图像，红外监控图像为红外相机获取的图像；将光学监控图像与红外监控图像输入至光学红外变换模型，生成第一虚拟红外监控图像；将第一虚拟红外监控图像与光学监控图像输入至红外光学变换模型，生成第一虚拟光学监控图像，并形成第一循环链路；将红外监控图像与光学监控图像输入至红外光学变换模型，生成第二虚拟光学监控图像；将第二虚拟光学监控图像与红外监控图像输入至光学红外变换模型，生成第二虚拟红外监控图像，并形成第二循环链路。

本发明授权视频监控图像的去外界干扰特征方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种视频监控图像的去外界干扰特征方法，其特征在于，包括： 获取光学监控图像集与红外监控图像集，所述光学监控图像集中光学监控图像与所述红外监控图像集中红外监控图像具有重合区域，所述光学监控图像为光学相机获取的无外界干扰特征图像，所述红外监控图像为红外相机获取的图像； 将所述光学监控图像与所述红外监控图像输入至光学红外变换模型中，生成第一虚拟红外监控图像； 将所述第一虚拟红外监控图像与所述光学监控图像输入至红外光学变换模型中，生成第一虚拟光学监控图像； 将所述红外监控图像与所述光学监控图像输入至所述红外光学变换模型中，生成第二虚拟光学监控图像； 将所述第二虚拟光学监控图像与所述红外监控图像输入至所述光学红外变换模型，生成第二虚拟红外监控图像； 将所述光学监控图像、所述红外监控图像、所述第一虚拟红外监控图像以及所述第一虚拟光学监控图像形成第一循环链路，将所述红外监控图像、所述光学监控图像、所述第二虚拟光学监控图像以及所述第二虚拟红外监控图像形成第二循环链路； 根据所述光学红外变换模型的损失函数、所述红外光学变换模型的损失函数、所述第一循环链路的损失函数以及所述第二循环链路的损失函数，构建图像处理模型的总损失函数； 根据所述总损失函数对所述图像处理模型进行训练优化，获得训练完成的图像处理模型，并根据所述训练完成的图像处理模型对待测光学监控图像对应的红外监控图像进行处理，获得无外界干扰特征图像； 所述将所述光学监控图像与所述红外监控图像输入至光学红外变换模型中，生成第一虚拟红外监控图像之后，所述将所述第一虚拟红外监控图像与所述光学监控图像输入至红外光学变换模型中，生成第一虚拟光学监控图像之前，所述方法还包括： 将所述光学监控图像的前两帧相邻光学监控图像与所述红外监控图像的前两帧相邻红外监控图像输入至所述光学红外变换模型中，获得所述第一虚拟红外监控图像的前两帧相邻虚拟红外监控图像； 将所述前两帧相邻虚拟红外监控图像输入至红外监控预测模型中进行预测，获得预测红外监控图像； 将所述预测红外监控图像与所述第一虚拟红外监控图像进行平均计算，获得平均虚拟红外监控图像； 所述将所述第一虚拟红外监控图像与所述光学监控图像输入至红外光学变换模型中，生成第一虚拟光学监控图像，包括： 将所述平均虚拟红外监控图像与所述光学监控图像输入至所述红外光学变换模型中，生成所述第一虚拟光学监控图像。

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