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龙图腾网获悉河北省交通规划设计研究院有限公司;广西大学;广西交通设计集团有限公司申请的专利一种深度学习的图像数据智能监管系统及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：CN120672807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511130316.7，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种深度学习的图像数据智能监管系统及方法是由崔然婷;晏班夫;韦超俊;刘先林;栗晴晖;杨肖肖;唐正辉;邵羽;乔盘;王佳设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习的图像数据智能监管系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习的图像数据智能监管系统及方法，涉及图像处理技术领域，本方法包括以下步骤：组合部署耐高温传统摄像机与事件相机，标定获取参数，设置采集参数进行基坑图像多模态采集；对采集数据进行时域加权平均、异步事件融合，用算法计算光流并结合卡尔曼滤波跟踪ROI；搭建TSR‑WGAN模型架构，构建样本集训练模型，输入预处理序列进行推理输出校正图像；配置DIC算法的子集大小等参数，分析校正后图像序列生成位移场与应变场数据；计算绝对位移等指标，设定各指标阈值，数据超阈值触发基坑异常预警。本发明能够有效改善传统图像数据监管方案在高温场景下过度依赖于环境参数的情况。

本发明授权一种深度学习的图像数据智能监管系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习的图像数据智能监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1、组合部署耐高温传统摄像机与事件相机，标定获取参数，设置采集参数进行基坑图像多模态采集； 步骤2、对采集数据进行时域加权平均、异步事件融合，用算法计算光流并结合卡尔曼滤波跟踪ROI； 步骤3、搭建TSR-WGAN模型架构，通过物理模拟或算法生成不同强度的扰动样本构建样本集训练模型，输入预处理序列进行推理，模型自适应输出校正图像； 步骤4、配置DIC算法的子集大小、重叠率参数，分析校正后图像序列生成位移场与应变场数据； 步骤5、计算绝对位移、位移变化率指标，设定各指标阈值，数据超阈值触发基坑异常预警； 在步骤1中，采用耐高温传统摄像机与事件相机组合进行基坑图像数据多模态采集； 耐高温传统摄像机工作温度范围覆盖监测环境温度，配备不低于特定分辨率的成像元件，帧率为f帧秒；事件相机用于捕捉扰动信息； 耐高温传统摄像机与事件相机共架于同一同步支架，与基坑距离保持在设定范围内； 使用标定板分别对耐高温摄像机和事件相机进行标定，获取内外参数，实现亚像素级的空间坐标转换精度； 耐高温传统摄像机以f帧秒的速度进行时序采集，每次采集不少于2N+1帧；其中，N表示时序处理窗口半长参数； 通过自动曝光调节功能，根据环境光照生成灰度图像； 事件相机异步记录时间窗口内所有事件流，并与耐高温传统摄像机采集到的传统帧进行时间对齐。

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