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龙图腾网获悉东莞市杰瑞智能科技有限公司申请的专利一种融合图像与时空信息的蚊虫种类识别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：CN121354175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511892779.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种融合图像与时空信息的蚊虫种类识别方法及系统是由伦毅均;刘喜泰设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像与时空信息的蚊虫种类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种融合图像与时空信息的蚊虫种类识别方法及系统，该方法包括：实时获取居民楼顶在预设时间段内的图像，并将图像划分为多个区域；获取各采样时刻下的光亮区域，根据各区域中各像素点灰度值随时间的变化特征，以及各区域在各采样时刻下的灰度分布特征和灰度差异程度以及相较于前一时刻的运动特征，并结合与各区域距离最近的光亮区域的灰度分布特征，以及各区域与最近的光亮区域之间的距离远近，获取各采样时刻下各区域的蚊虫聚集度，以此获取所有采样时刻下的可识别区域，进而对蚊虫种类进行识别。本申请通过更加精确地定位蚊虫所在区域，提高了蚊虫识别的准确率。

本发明授权一种融合图像与时空信息的蚊虫种类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合图像与时空信息的蚊虫种类识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 实时获取居民楼顶在预设时间段内的图像，并将图像划分为多个区域； 根据各区域中各像素点的灰度值，将各区域中的像素点分为亮点和暗点；根据各区域中各像素点在所有采样时刻下的灰度值的离散程度，以及各区域在各采样时刻下的亮点和暗点的比例、所有像素点的灰度值差异程度，获取各区域的蚊虫聚集权重； 根据各采样时刻下各区域内所有像素点的灰度值平均水平，获取各采样时刻下的光亮区域；根据各采样时刻下各区域中各像素点的运动方向之间的差异程度、与各区域距离最近的光亮区域中亮点的数目和聚集程度，以及各区域与其最邻近的光亮区域之间的距离，获取各采样时刻下各区域的聚集系数，并结合各区域的蚊虫聚集权重，获取各采样时刻下各区域的蚊虫聚集度，以此获取所有采样时刻下的可识别区域，进而对可识别区域中的蚊虫种类进行识别； 所述各区域的蚊虫聚集权重的计算公式为：；式中，为第i个区域的蚊虫聚集权重；为第i个区域在第j个采样时刻下亮点总数与暗点总数的比值；为第i个区域在第j个采样时刻下的所有像素点灰度值的极差；表示预设时间段内的采样时刻总次数；为第i个区域中所有像素点的灰度变化因子的均值；其中，各像素点的灰度变化因子是指各像素点在所有采样时刻下的灰度值的方差； 所述各采样时刻下各区域的聚集系数的获取方法为： 获取各区域的中心像素点，并将光亮区域的中心像素点记为光亮像素点，将与各区域的中心像素点欧氏距离最小的光亮像素点所对应的光亮区域作为各区域的最近光亮区域； 根据各区域内的各亮点之间的距离获取各区域的亮点平均距离；统计各采样时刻下各区域的最近光亮区域中亮点总数与亮点平均距离的比值； 统计各采样时刻下各区域与其最近光亮区域之间的欧氏距离； 将各采样时刻与其前一个采样时刻的图像作为稀疏光流法的输入，输出各采样时刻的图像中所有特征点的运动方向；统计各采样时刻下各区域中所有特征点的运动方向所对应的角度的方差； 所述各采样时刻下各区域的聚集系数与所述各采样时刻下各区域的最近光亮区域中亮点总数与亮点平均距离的比值成正相关关系，所述各采样时刻下各区域的聚集系数与所述各采样时刻下各区域中所有特征点的运动方向所对应的角度的方差成正相关关系，所述各采样时刻下各区域的聚集系数与所述各采样时刻下各区域与其最近光亮区域之间的欧氏距离成负相关关系。

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