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龙图腾网获悉北京威特空间科技有限公司申请的专利一种基于视频影像的全景融合与AI变化监测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：CN121708552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610218010.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于视频影像的全景融合与AI变化监测方法及系统是由王甜;翟检;韩晓军;祝丁洁;李彦粉;李裕伦;万健设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频影像的全景融合与AI变化监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于视频影像的全景融合与AI变化监测方法及系统，属于计算机视觉与地理信息处理技术领域，本申请首先获取目标区域的路网、土地数据及双光谱视频，利用云台姿态修正融合生成双光谱全景图。其次，构建路网地块拓扑图，利用时空图神经网络生成空间风险概率矩阵，并结合土地类别生成语义掩码。随后，通过将风险概率及语义掩码与全景图的红外、可见光特征进行加权乘积运算，生成增强后的特征矩阵。最后，对比历史时期特征矩阵计算差强分布，将超过阈值的区域锁定为目标变化区域，实现基于时空逻辑驱动的精准监测。本申请能够实现对高风险区域变化的自适应加权感知，有效解决了传统全图统一阈值监测导致的误报与漏报问题。

本发明授权一种基于视频影像的全景融合与AI变化监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视频影像的全景融合与AI变化监测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的路网矢量数据、土地类别数据和地块违规记录，云台摄像机采集的目标区域的可见光视频和红外视频，以及云台摄像机的姿态数据； 利用所述姿态数据分别对所述可见光视频和所述红外视频进行像素坐标重采样后，分别进行特征点匹配与图像融合生成双光谱全景图； 基于所述路网矢量数据构建以地块为节点以道路为边的拓扑图，将所述地块违规记录关联至对应节点，将所述拓扑图输入至训练好的时空图神经网络输出节点的风险概率值，并将所述风险概率值映射至所述双光谱全景图生成概率矩阵； 根据所述土地类别数据，通过投影变换生成与所述双光谱全景图分辨率相同的语义掩码，所述语义掩码的元素值为根据土地类别设定的变化系数； 将从所述双光谱全景图提取的红外特征矩阵与所述概率矩阵逐元素点乘得到第一矩阵，将从所述双光谱全景图提取的可见光特征矩阵与所述概率矩阵、所述语义掩码进行乘积运算得到第二矩阵； 计算所述第一矩阵和所述第二矩阵与历史时期的历史第一矩阵和历史第二矩阵间的像素差值得到差强分布图，并将所述差强分布图中像素值大于预设强度阈值的像素集合确定为目标变化区域。

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