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龙图腾网恭喜东北电力大学申请的专利一种基于双光图像融合的电力作业人员违规行为检测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：CN119418278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411558229.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于双光图像融合的电力作业人员违规行为检测方法是由郭树强;端木繁宁;解志成;平文治设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双光图像融合的电力作业人员违规行为检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于双光图像融合的电力作业人员违规行为检测方法，包括；获取电力作业人员进行电力作业过程中的可见光图像和红外图像；利用R2RIFT算法，将所述可见光图像和红外图像进行图像配准；利用语义感知融合模型，对配准后的可见光图像和红外图像进行特征提取和融合，以得到双光融合图像；利用违规行为检测模型，对所述双光融合图像进行检测，以得到所述电力作业人员的违规行为检测结果。所述方法结合了可见光图像和红外图像的成像特点，得到的双光融合图像能够综合利用两者各自独特的特征，实现优势互补的同时减少冗余信息，既能清晰完整地捕捉电力作业人员行为信息，又可以保留作业场景细节信息，实现对电力作业人员行为的全天时监测。

本发明授权一种基于双光图像融合的电力作业人员违规行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双光图像融合的电力作业人员违规行为检测方法，其特征在于，所述方法，包括：获取电力作业人员进行电力作业过程中的可见光图像和红外图像；利用R2RIFT算法，将所述可见光图像和红外图像进行图像配准；利用语义感知融合模型，对配准后的可见光图像和红外图像进行特征提取和融合，以得到双光融合图像；利用违规行为检测模型，对所述双光融合图像进行检测，以得到所述电力作业人员的违规行为检测结果；所述利用R2RIFT算法，将所述可见光图像和红外图像进行图像配准，包括：利用相位一致性，分别构造出所述可见光图像和红外图像的PC图像；利用FAST特征点检测算法，分别检测出所述可见光图像和红外图像的PC图像中的特征点；利用构造所述可见光图像和红外图像的PC图的方法得到卷积序列，并基于所述卷积序列分别构造出所述可见光图像和红外图像的最大索引图；针对检测出的每一个特征点，基于所述最大索引图，利用BRIEF算法分别生成所述可见光图像和红外图像的特征描述子；其中，所述特征描述子为固定长度的二进制编码串；基于所述可见光图像和红外图像的特征描述子，利用RANSAC算法，将所述可见光图像和红外图像进行匹配；所述利用语义感知融合模型，对配准后的可见光图像和红外图像进行特征提取和融合，得到双光融合图像，包括：基于配准后的可见光图像和红外图像，利用语义感知网络分别提取出多尺度的可见光特征图像和红外特征图像；针对所述可见光特征图像和红外特征图像，基于通道注意力机制生成多尺度的可见光特征强化图像和红外特征强化图像；针对所述可见光特征强化图像和红外特征强化图像，基于通道注意力机制和空间注意力机制生成包含细节和结构信息的浅层双光融合图像；基于交叉注意力机制，将所述可见光特征强化图像和红外特征强化图像的深度特征进行整合，生成包含上下文信息的深层双光融合特征；将所述深层双光融合特征注入所述浅层双光融合图像，得到所述双光融合图像。

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