申请/专利权人：埃洛克人工智能科技(南京)有限公司

申请日：2020-09-04

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112184628B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/77;G06Q50/26;G08B21/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：本申请公开了一种基于红外双波图像、智能便携地面站、云端决策预警系统和防汛指挥终端的堤防系统和方法，本申请通过在无人机上搭载可见光和红外相机可以快速高效的完成巡检任务，地面站通过自带的AI智能算法实现图像融合，通过图像分析及温度差异比对等技术，运算得出潜在的危险地点及危险等级系数，可以监测夜间光线不足，雨、雾等恶劣天气及难以察觉的环境温度变化；确保遇有险情能够快速反应、高效处置，为驻地人民群众生命财产安全筑起防护屏障；强大的云端AI分析能力及海量存储能力支持决策+预警功能，及早发现堤坝漏洞、渗水等，为及早应对赢得宝贵时间；支持多端同步，防汛指挥室和现场等多地通过分享方式，同步监测汛情，便捷。

主权项：1.一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，包括：巡堤双波信息采集模块：其用于利用无人机实时采集并发送堤防的红外和可见光双波图像信息；智能便携地面站：其用于接收所述巡堤双波信息采集模块发送的可见光和红外双波图像信息并进行AI智能融合图像识别，以及实现堤防双波图像信息云端同步；AI智能融合图像识别系统包括：图像预处理模块：其用于将红外和可见光双波图像均经过NSST分解处理后得到高频子带和低频子带；高频图像融合模块：其用于将高频子带利用FCN网络提取图像的深度特征而获特征映射图，利用最大加权融合策略进行融合，获取高频子带的权重图，其中，权重的计算公式为：Fi，j＝maxαF1+βF2，F1和F2分别代表可见光和红外图像的高频自带图像，α和β代表2个自带的权重值；i，j分别代表可见光和红外图像；Fi，j为可见光和红外图像的权重；低频图像融合模块：其用于利用区域能量指导低频子带融合源图像能量，保留源图像的基本信息，其中，区域能量的计算公式为： 区域能量值是Ei，j，能量越大表示保留的信息越多，i，j的邻域系数为α×β，Mi+i′，j+j′为图像中从坐标i,j到坐标i+i`,j+j`的区域内的每个点的能量值；云端决策预警系统：其用于接收智能便携地面站云端同步的堤防双波图像信息，基于AI智能分析而获取堤防监测预警信息；防汛指挥终端：其用于接收云端同步的红外和可见光双波图像信息以及所述云端决策预警系统获取的堤防监测预警信息，进行堤防远程综合监控预警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 埃洛克人工智能科技(南京)有限公司 一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统及方法

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