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龙图腾网获悉中煤科工集团常州研究院有限公司;中国矿业大学;天地(常州)自动化股份有限公司申请的专利面向矿井监控的基于震动感应的矿井环境超分辨率图像重建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：CN120725870B 。

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：202510655741.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权面向矿井监控的基于震动感应的矿井环境超分辨率图像重建方法是由江鹤;张立斌;姚超修;吴航海;袁靖;张啸;赵浩博;范志渊;左浩然设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向矿井监控的基于震动感应的矿井环境超分辨率图像重建方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像增强技术领域，尤其是一种面向矿井监控的基于震动感应的矿井环境超分辨率图像重建方法，包括采集震动数据、图像数据，并进行预处理；将处理后的震动数据序列输入至双层LSTM网络，利用LSTM对震动数据进行分析，预测下一时刻的震动特性并生成动态补偿参数；将处理后的图像输入采用蓝图可分离卷积构建的卷积神经网络以及残差注意力模块和坐标注意力机制，进行多尺度特征提取；进行震动数据与图像数据的时间对齐，生成相应的补偿参数，同时进行二者的空间对齐与融合，得到融合特征；基于融合特征，对图像进行超分辨率重建，生成高分辨率图像。本发明通过技术融合创新，显著增强复杂震动场景下图像质量的识别质量。

本发明授权面向矿井监控的基于震动感应的矿井环境超分辨率图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向矿井监控的基于震动感应的矿井环境超分辨率图像重建方法，其特征在于，包括， S1，采集震动数据、图像数据，并对采集的震动数据、图像数据进行预处理； S2，将预处理后的震动数据序列输入至双层LSTM网络，利用LSTM对震动数据进行分析，预测下一时刻的震动特性； S3，将预处理后的图像输入采用蓝图可分离卷积构建的卷积神经网络以及残差注意力模块和坐标注意力机制，进行多尺度特征提取； S4，利用LSTM预测得到的震动参数并生成动态模糊补偿矩阵，用于调整超分辨率网络的卷积核参数； 在所述步骤S4中，LSTM网络输出的隐藏状态经过全连接层映射后所得到的震动预测参数包含多个维度，用于分别指导图像中不同区域的动态补偿操作，实现局部与全局补偿的有机结合； 通过LSTM网络进行前向传播，获得下一时刻震动参数为，其中，为下一时刻的加速度，为下一时刻的振动方向，为下一时刻的频率，为下一时刻的振幅；进行动态补偿操作生成动态模糊补偿矩阵的过程可表示为：，其中，函数基于调整卷积核的方向和强度以适应当前环境震动状态，动态模糊补偿矩阵即震动补偿参数； S5，进行震动数据与图像数据的时间对齐，生成相应的动态补偿参数，同时进行二者的空间对齐与融合，得到融合特征； 在所述步骤S5中，动态补偿参数为K，其计算公式为：，其中，为当前时刻的振动方向，为LSTM预测的下一时刻的振动方向，为模糊调节参数；震动数据与图像数据的融合采用加权融合的方法，通过自注意力机制计算震动特征与图像特征的融合权重； S6，基于融合特征，采用残差网络结构，通过多层卷积和上采样模块实现图像放大，并利用残差学习减少信息损失，对图像进行超分辨率重建，生成高分辨率图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中煤科工集团常州研究院有限公司;中国矿业大学;天地(常州)自动化股份有限公司，其通讯地址为：213000 江苏省常州市钟楼区木梳路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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