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龙图腾网获悉陕西省动物研究所申请的专利多模态图像融合的藏羚羊行为分析系统及优化传输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：CN120356244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510846853.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权多模态图像融合的藏羚羊行为分析系统及优化传输方法是由吴晓民;吴冬;杨东东;巩匆然;胡罕;张洪峰设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态图像融合的藏羚羊行为分析系统及优化传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多模态图像融合的藏羚羊行为分析系统及优化传输方法，属于图像融合技术领域，通过同步采集红外图像与可见光图像，并对其进行配准、去噪与归一化处理，提取温度纹理协同异常指数与空间动态异动指数，构建用于识别非目标热源的多项式回归模型，输出高温非目标物体分析值；系统将红外图像中高温区域划分为可信目标、不确定和干扰等级，并对不确定区域结合图像融合算法响应强度与权重分布，计算融合干扰风险值；最终，基于融合图像执行藏羚羊行为识别，并结合干扰风险动态调整识别置信度，实现对藏羚羊真实行为的高精度、抗干扰识别；该发明提升了复杂环境下多模态图像融合的行为识别准确性与生态监测智能化水平。

本发明授权多模态图像融合的藏羚羊行为分析系统及优化传输方法在权利要求书中公布了：1.多模态图像融合的藏羚羊行为分析系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、干扰分析模型构建模块以及等级划分模块： 图像采集模块，同步采集包括红外图像和可见光图像在内的多模态图像数据； 图像预处理模块，对所述多模态图像数据进行预处理； 特征提取模块，从所述红外图像中提取温度纹理协同特征以及空间动态异动特征； 对提取的温度纹理协同特征进行分析后计算温度纹理协同异常指数，包括：从红外图像中提取高温区域，设阈值为，得到初步目标掩膜：；对红外图像提取细粒度的边缘或纹理特征：；PST是通过傅里叶域卷积和非线性相位操作实现的边缘检测方法，表示PST中的尺度控制参数，表示PST中的相位非线性控制参数，表示PST处理后图像在位置x,y的像素值，构建温度纹理协同特征图，表示热强度与纹理响应的耦合关系，定义为：；表示红外图像在归一化后的像素值；表示PST变换后的纹理响应图像；在初步目标掩膜上，对求统计均值与标准差，定义温度纹理协同异常指数为纹理温度协同特征的离散程度与强度耦合，表达式为：；式中，表示温度纹理协同异常指数； 对提取出的空间动态异动特征进行分析后生成空间动态异动指数，具体包括：从红外图像中提取高温区域，获取初步目标掩膜，共T帧；选定一个空间位置作为候选区域； 对区域R内的像素，在每对连续帧之间，计算结构相似性值，并生成一组时序结构相似性值，求相邻帧结构相似性值SSIM的变化量，表达式为：；式中，表示帧t与t+1之间在区域R的结构相似性值，表示的是帧t+1与t+2之间在区域R的结构相似性值；T表示红外图像序列的帧数，采用相邻帧结构相似性值SSIM的变化量与均值反比的组合指标定义空间动态异动指数； 干扰分析模型构建模块，基于所述温度纹理协同特征以及空间动态异动特征训练机器学习模型，输出每一高温区域对应的高温非目标物体分析值； 等级划分模块，根据所述高温非目标物体分析值对所述红外图像中高温区域进行分级标记，划分为可信目标等级、不确定等级和干扰目标等级，并进行相应的处理。

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