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龙图腾网获悉浙江优尼家智能科技有限公司申请的专利基于温差和位移双阈值融合的非鸟类误触门控动态防护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：CN120451597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510765564.2，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于温差和位移双阈值融合的非鸟类误触门控动态防护方法是由陈威;田浩;朱有亭;刘东升;张猛;陈静静;黄杰;朱丽娟设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于温差和位移双阈值融合的非鸟类误触门控动态防护方法在说明书摘要公布了：本申请涉及门控动态防护领域。基于温差和位移双阈值融合的非鸟类误触门控动态防护方法，包括：获取门控区域的实时监测数据，其中，所述实时监测数据包括温差特征参数、位移特征参数、红外遮挡参数和视觉图像参数；根据所述温差特征参数获取温差判别值；根据所述位移特征参数获取位移判别值；根据所述红外遮挡参数获取红外判别值；根据所述视觉图像参数获取视觉判别值；根据所述温差判别值、位移判别值、红外判别值和视觉判别值获取综合判别指标；判断所述综合判别指标是否超过预设的双阈值决策区间。本发明通过温差、位移、红外遮挡、视觉图像等多维度数据的协同分析，有效区分生物与非生物接触，提升复杂场景下的检测精准度。

本发明授权基于温差和位移双阈值融合的非鸟类误触门控动态防护方法在权利要求书中公布了：1.基于温差和位移双阈值融合的非鸟类误触门控动态防护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取门控区域的实时监测数据，其中，所述实时监测数据包括温差特征参数、位移特征参数、红外遮挡参数和视觉图像参数； 获取所述温差特征参数中的实时温差序列和环境基准温度； 根据所述实时温差序列获取多个相邻时刻温差差值，并根据多个相邻时刻温差差值生成温差变化率序列； 根据所述温差变化率序列和环境基准温度获取温差绝对值和温差持续时长； 根据所述温差绝对值和温差持续时长获取温差-时长变化率； 将所述温差-时长变化率映射至预设区间，得到温差判别值； 根据所述位移特征参数获取多个三维位移坐标和时间戳序列； 根据多个三维位移坐标和时间戳序列获取相邻时刻位移矢量差，并根据所述相邻时刻位移矢量差得到位移速度； 根据所述位移速度获取位移距离； 根据所述位移距离和时间戳序列获取位移轨迹曲线图； 根据所述位移轨迹曲线图获取运动轨迹曲率； 根据所述位移速度、位移距离和运动轨迹曲率获取位移判别值； 根据所述红外遮挡参数获取多个遮挡区域； 根据所述遮挡区域获取多个时刻的遮挡像素总数，并根据所述遮挡像素总数获取遮挡区域面积； 根据所述遮挡区域面积获取遮挡区域像素面积占比； 根据所述遮挡区域像素面积占比获取遮挡持续时间； 根据所述遮挡持续时间和遮挡区域像素面积占比获取区域方向变化序列； 根据所述区域方向变化序列获取红外判别值； 根据所述视觉图像参数获取目标边界框坐标和类别图片信息； 根据所述目标边界框坐标获取目标长宽比； 根据所述目标边界框坐标获取边界框底部坐标； 根据所述边界框底部坐标和目标长宽比获取重心高度； 根据所述类别图片信息从预设库获取类别相似度； 根据所述目标长宽比、重心高度和类别相似度获取视觉判别值； 根据所述温差判别值、位移判别值、红外判别值和视觉判别值获取综合判别指标； 判断所述综合判别指标是否超过预设的双阈值决策区间； 若所述综合判别指标超过预设的双阈值决策区间，则判定为非鸟类误触并触发分级防护响应； 若所述综合判别指标未超过预设的双阈值决策区间，则判定为正常状态并维持门控原有状态。

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