天津津航技术物理研究所马群获国家专利权
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龙图腾网获悉天津津航技术物理研究所申请的专利基于红外热图像分析的石化区火源检测方法、系统及应用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：CN115841609B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211454772.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于红外热图像分析的石化区火源检测方法、系统及应用是由马群;孙琳;刘冰设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于红外热图像分析的石化区火源检测方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本申请提供了基于红外热图像分析的石化区火源检测方法、系统及应用，属于图像处理技术领域，所述方法包括：采集室内室外红外热成像火源场景，通过灰度阈值划分生成红外二值化图像序列，再对可见光图像进行灰度阈值划分和形态学变换，生成类似红外热成像的二值化图像序列，两者综合得到二值化火源检测序列；通过增加图像预测通道和添加注意力机制，获取深度神经网络预测的平均精度均值；对深度学习网络预测的目标进一步分析时域特征，对满足条件的目标进行最终提取，得到石油管线中不规则的高亮区域最终的火源检测位置。本发明可以有效识别火源目标，且大幅度降低误报，有利于在石化监控场景广泛应用。
本发明授权基于红外热图像分析的石化区火源检测方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于红外热图像分析的石化区火源检测方法，其特征在于，该方法利用深度神经网络获得疑似目标，对获得的疑似目标进行时域特征分析以及火源位置的判断，根据判断的结果进行石化区危险火源的报警，具体包括以下步骤： S1，通过对可见光图像进行灰度阈值划分和形态学变换，生成类红外热成像的二值化图像序列，并与原有红外热成像提取的二值化图像序列结合，生成二值化火源图像训练数据集； S2，通过增加图像预测通道和添加注意力机制，利用深度神经网络对二值化图像进行预测，获得疑似火源目标的分类置信度和位置信息； S3，进一步分析深度学习网络预测目标的时域特征，对符合静态目标识别和时域动态特征判定的目标进行最终提取，得到石油管线中不规则的高亮区域最终的火源检测位置。
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