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龙图腾网获悉悠信(上海)电气设备有限公司申请的专利基于图像处理的电气火灾监控探测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：CN120599390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511106412.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像处理的电气火灾监控探测方法及系统是由高春朋;吴海浪;匡志鹏;尹风娟;孙万鹏设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的电气火灾监控探测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像处理的电气火灾监控探测方法及系统，属于电气火灾监控技术领域，对电气设备监控区域进行图像采集，获取连续视频帧；提取多个候选区域作为图神经网络的空间图节点，并基于空间位置关系构建时间边；对连续帧中对应候选区域计算区域形变率与边缘漂移向量差，将其输入区域‑边缘耦合分析模型，计算时间边置信度；在图神经网络传播过程中，基于该置信度对时间边进行加权处理或门控控制；最终依据节点特征进行分类识别，判断区域内是否存在烟雾或火焰等电气火灾特征；该方法具备动态识别能力强、误报率低、适应复杂场景等优点，适用于配电箱、低压开关柜、电缆接头等场所的智能火灾监控。

本发明授权基于图像处理的电气火灾监控探测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像处理的电气火灾监控探测方法，其特征在于：包括： 对电气设备监控区域进行图像采集，获取连续视频帧； 对每帧图像进行预处理，提取多个候选区域作为图神经网络的空间图节点，并基于初步的空间位置关系构建时间边； 对任意一对在连续帧中的对应候选区域，分别计算其区域形变率和边缘漂移向量差，所述区域形变率用于度量相邻帧中候选区域的面积变化与轮廓差异，所述边缘漂移向量差用于度量候选区域边缘在连续帧中的运动方向差异； 将所述区域形变率和边缘漂移向量差输入至区域‑边缘耦合分析模型中，计算对应时间边的置信度值； 所述区域‑边缘耦合分析模型的构建步骤包括：将区域形变率和边缘漂移向量差转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测时间边的置信度值标签为预测目标，以最小化对所有时间边的置信度值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定时间边的置信度值，其中，机器学习模型为多项式回归模型； 在图神经网络的信息传播过程中，基于所述时间边的置信度值对时间边进行加权处理或门控控制； 依据经图神经网络处理后的节点特征进行分类识别，判断所监控区域是否存在电气火灾的烟雾或火焰特征。

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