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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种粉尘一体化智能治理方法、设备及介质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：CN116071703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310071381.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种粉尘一体化智能治理方法、设备及介质是由尹青山;井润东;黄洋设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种粉尘一体化智能治理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种粉尘一体化智能治理方法、设备及介质，属于人工智能技术领域，用于解决现有的料场粉尘治理方法存在滞后性，难以根据作业车辆实时产生烟羽粉尘进行精准跟踪式的喷雾治理，造成了治理效果差且容易浪费大量水资源的技术问题。方法包括：对云台摄像头获取的目标图像进行边缘像素提取，得到目标图像的拟合圆周轨迹；将拟合圆周轨迹与云台摄像头的旋转角度进行结合，得到云台摄像头的可视检测范围；通过可视检测范围，对料场中烟羽粉尘以及料场车辆进行目标像素差值检测，得到烟羽粉尘以及料场车辆的三维坐标位置；根据三维坐标位置，对安装在云台摄像头正上方的雾炮进行喷淋控制，以对待降尘区域进行喷淋降尘。

本发明授权一种粉尘一体化智能治理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种粉尘一体化智能治理方法，其特征在于，所述方法包括： 对云台摄像头获取的目标图像进行边缘像素提取，得到所述目标图像的拟合圆周轨迹； 将所述拟合圆周轨迹与所述云台摄像头的旋转角度进行结合，得到所述云台摄像头的可视检测范围； 采集料场中的烟羽粉尘图像； 通过预设YOLOX-Darknet的主干神经网络结构，对所述烟羽粉尘图像进行残差网络的反向传播方式，得到预处理烟羽粉尘图像； 获取与所述预处理烟羽粉尘图像对应的若干视频帧，并对所述若干视频帧进行双帧差分监测，得到所述若干视频帧之间的像素差值变化特征； 根据所述预处理烟羽粉尘图像的像素变化特征，对所述YOLOX-Darknet的主干神经网络结构进行重点监督训练，得到烟羽粉尘视差模型；其中，所述烟羽粉尘视差模型用于训练识别出半透明物体以及烟羽粉尘的天然保护色； 通过预设深度学习yoloV5+DeepSort算法，将料场车辆图像进行车辆表面光线特征的提取，得到车辆亮暗特征； 根据所述料场车辆图像对应视频帧的光流信息，将当前视频帧的车辆亮暗特征与相邻视频帧的车辆亮暗特征进行近邻匹配，以对所述料场车辆进行实时目标跟踪，得到所述料场车辆的目标追踪算法； 通过所述可视检测范围，对料场中烟羽粉尘以及料场车辆进行目标像素差值检测，得到所述烟羽粉尘以及料场车辆的三维坐标位置，具体包括： 根据所述可视检测范围，实时读取所述云台摄像头的RTSP视频流信息； 根据所述RTSP视频流信息，基于所述烟羽粉尘视差模型以及所述目标追踪算法，将若干RTSP视频帧中对应的烟羽粉尘图像特征以及料场车辆图像特征进行像素位置与像素高度的识别，得到实时目标像素值；其中，所述实时目标像素值包括：实时目标像素位置以及实时目标像素高度； 将所述实时目标像素值与历史目标像素值进行像素差值检测计算，得到目标像素差值； 通过所述烟羽粉尘视差模型以及预设云台坐标系，将所述目标像素差值对应的烟羽粉尘图像特征以及料场车辆图像特征进行三维位置的判断，得到所述烟羽粉尘的三维坐标位置以及所述料场车辆的三维坐标位置； 根据所述三维坐标位置，对安装在所述云台摄像头正上方的雾炮进行喷淋控制，以对待降尘区域进行喷淋降尘。

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