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龙图腾网获悉四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)申请的专利多光谱与热成像数据融合的山区夜间动物追踪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：CN121147981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511665900.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权多光谱与热成像数据融合的山区夜间动物追踪方法及系统是由毛颖娟;周听鸿;侯晓云;刘星宇;孟长来;熊俊男设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多光谱与热成像数据融合的山区夜间动物追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多光谱与热成像数据融合的山区夜间动物追踪方法及系统，涉及夜间动物追踪技术领域，包括同步获取山区夜间的多光谱图像序列与热成像图像序列；对配准后的近红外图像与热图像分别进行多尺度Retinex增强处理，得到强化候选目标图像；对每个候选目标提取融合局部二值模式特征向量与热梯度方向直方图的多源纹理签名，并结合形态学骨架化获得的几何特征，构建多维特征集合；采用最近邻贪心匹配算法实现相邻帧间目标关联，形成初步轨迹段；最后剔除异常轨迹，并通过稀疏动态时间规整算法解决轨迹交叉与遮挡冲突，生成准确完整的动物移动轨迹。本发明能够解决轨迹交叉与遮挡带来的冲突，输出连续、准确的单个动物移动轨迹。

本发明授权多光谱与热成像数据融合的山区夜间动物追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多光谱与热成像数据融合的山区夜间动物追踪方法，其特征在于，包括： 获取多源图像数据，所述多源图像数据包括山区夜间的多光谱图像序列数据与热成像图像序列数据，所述多光谱图像序列数据包括多个波段的可见光图像帧与近红外图像帧，所述热成像图像序列数据包括随时间变化的红外热分布图像帧； 基于所述多源图像数据进行增强处理，其中通过抑制背景亮度和热量的均匀分布，得到强化后的候选目标图像，所述候选目标图像为动物图像； 基于所述候选目标图像进行纹理特征编码处理与形态学骨架化处理，分别提取每个候选区域的纹理签名与骨架几何特征，得到动物的多维特征集合； 基于所述多维特征集合和最近邻贪心匹配算法进行匹配处理，将相邻帧间的候选目标图像进行跨帧连接，得到跨帧连接后的轨迹段集合； 基于所述跨帧连接后的轨迹段集合进行生物学门限过滤与稀疏动态时间规整处理，其中，通过预设的速度、加速度与热强度范围约束剔除异常轨迹，并基于时间序列一致性进行冲突消解，得到动物的移动轨迹集合； 其中，基于所述候选目标图像进行纹理特征编码处理与形态学骨架化处理，分别提取每个候选目标区域的纹理签名与骨架几何特征，包括： 将所述强化后的候选目标图像进行连通区域划分处理，其中，通过对强化后的候选目标图像进行连通区域划分，并为每个候选目标区域分配唯一标识，并提取其对应的多源图像数据中的近红外图像块和热图像块，得到候选目标区域集合； 基于所述候选目标区域集合进行多源纹理特征编码处理，其中，通过计算每个候选目标区域对应的近红外图像块的局部二值模式特征向量和计算每个候选目标区域对应的热图像块的热梯度方向直方图特征向量，并将所述局部二值模式特征向量与所述热梯度方向直方图特征向量进行拼接，得到每个候选目标的纹理签名； 将每个候选目标区域集合中的近红外图像块和热图像块进行二值化处理，并将处理得到的每个候选目标区域二值图像进行细化算法迭代处理，得到单像素宽度的骨架，并将骨架的骨架主干长度、骨架分支数量、骨架长度和温度最高点在骨架上的相对位置作为其对应的候选目标的骨架几何特征向量； 所述候选目标区域的骨架几何特征向量和纹理签名进行标准化与向量融合处理，得到包含候选目标的骨架几何特征向量和纹理签名的多维特征集合； 其中，基于所述跨帧连接后的轨迹段集合进行生物学门限过滤与稀疏动态时间规整处理，包括： 基于每条跨帧连接后的轨迹段中连续帧间目标点的位移，计算得到瞬时速度序列和加速度序列，并基于每条跨帧连接后的轨迹段中每个轨迹点对应的热成像数据中的计算平均热强度值； 将所述瞬时速度序列、加速度序列和平均热强度值分别与预设的动物运动数据的阈值范围进行对比，删除不在所述阈值范围的轨迹段，得到生物学门限过滤后的轨迹段集合； 将生物学门限过滤后的轨迹段集合进行轨迹冲突片段检测处理，其中，在时空域中检测两两轨迹段是否存在目标点的轨迹发生交叉、接近或重叠的片段，若存在，则将其对应的轨迹段标记待规整的冲突轨迹段； 基于动态时间规整算法计算所有的待规整的冲突轨迹段的最小累积距离，若所述最小累积距离小于预设的一致性阈值，则判定其对应的轨迹片段属于同一个体，并将其对应的轨迹片段进行合并，得到每个动物的移动轨迹集合。

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