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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于热成像分析的目标定位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：CN116664696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310691094.0，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于热成像分析的目标定位方法及系统是由秦宏伍;张超;何秉高;崔薛腾;邹稷;曹鸽设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热成像分析的目标定位方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于热成像分析的目标定位方法及系统，通过特征分团策略将目标对象表面热成像数据的所有图像语义特征聚类成目标数量的分团，将分团包含的所有图像语义特征进行特征融合，生成分团的分团图像特征，使得分团图像特征包含了所有图像语义特征之间的特征关系，将分团的分团图像特征输入满足模型收敛条件的重点特征区定位模型，生成分团的估计重点特征区的图像语义特征，通过所有图像语义特征中与分团的估计重点特征区的图像语义特征最匹配的图像语义特征所对应的前景图像分区作为分团的重点特征区，由此实现对分团的重点特征区的图像语义特征的提取，并且通过结合特征分团策略，可以提高重点特征区提取的可靠性。

本发明授权一种基于热成像分析的目标定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于热成像分析的目标定位方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括： 对目标对象表面热成像数据进行图像分块，生成所述目标对象表面热成像数据的多个热成像图像分块； 分别将所述多个热成像图像分块中的前景图像分区解析成图像语义特征； 基于特征分团策略将所述目标对象表面热成像数据的所有图像语义特征聚类成目标数量的分团； 将所述目标对象表面热成像数据中各个分团包含的所有图像语义特征进行特征融合，确定为所述各个分团的分团图像特征； 将所述各个分团的分团图像特征输入满足模型收敛条件的重点特征区定位模型，生成所述各个分团的估计重点特征区的图像语义特征； 其中，所述重点特征区定位模型是依据第一热成像图像样本集中的每一热成像图像样本的每一分团的分团图像特征作为模型加载数据，以及对应的分团的估计重点特征区的图像语义特征作为模型输出数据对AI网络模型进行模型迭代优化生成的； 分别计算所述各个分团的每一图像语义特征与所述各个分团的估计重点特征区的图像语义特征之间的匹配值，并将所述各个分团的所有图像语义特征中的所述匹配值最大的图像语义特征对应的前景图像分区确定为所述各个分团的重点特征区； 基于所述目标对象表面热成像数据的每一分团的重点特征区提取所述目标对象表面热成像数据的重点特征区。

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