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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种温度测量方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN119124359B 。

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：202411246817.7，技术领域涉及：G01J5/00；该发明授权一种温度测量方法、装置、计算机设备及存储介质是由任燕燕;喻良;罗友鹏;周怀春设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种温度测量方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种温度测量方法、装置、计算机设备及存储介质，属于温度测量领域，该方法包括：获取样本数据；根据多种光谱响应对数比和双色测温法公式构建多个亮度值与温度的关系式；构建亮度值映射至预测温度的单元结构；根据所述多个亮度值与温度的关系式确定物理约束；根据所述单元结构和物理约束构建亮度值映射至预测温度的神经网络模型；通过所述样本数据对所述神经网络模型进行训练，确定所述未知参数，进而得到温度预测模型；获取目标对象的温度场图像；将所述目标对象的温度场图像输入至所述温度预测模型，得到目标对象的温度。通过物理约束构建的神经网络系统，减小了规范化处理对真实温度值的依赖，提高了温度测量的便利性。

本发明授权一种温度测量方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种温度测量方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本温度场图像及其对应真实温度的样本数据； 提取样本温度场图像的三原色亮度值，通过三原色亮度值和多个未知参数分别表征多种光谱响应对数比，进而根据多种光谱响应对数比和双色测温法公式构建多个亮度值与温度的关系式；所述光谱响应对数比为一种原色通道相对于另一种原色通道的光谱响应强度的对数比值； 构建所述多个亮度值与温度的关系式之间的等式，将所述等式作为物理约束； 以所述未知参数为网络权重构建亮度值映射至预测温度的神经网络模型； 通过所述样本温度场图像和物理约束对所述神经网络模型进行训练，确定所述未知参数，进而将所述未知参数代入亮度值与温度的关系式，得到温度预测模型； 获取目标对象的温度场图像； 将所述目标对象的温度场图像输入至所述温度预测模型，得到目标对象的温度； 所述多种光谱响应对数比包括红蓝光谱响应对数比和红绿光谱响应对数比； 所述红蓝光谱响应对数比为： Krb=lnKrKb； 所述红绿光谱响应对数比为： Krg=lnKrKg； 其中，Kr为红色通道光谱响应系数，Kg为绿色通道光谱响应系数，Kb为蓝色通道光谱响应系数； 所述根据多种光谱响应对数比和双色测温法公式构建多个亮度值与温度的关系式包括： 所述双色测温法公式为： ； ； 其中，C2表示第二辐射常数；λr、λg、λb分别表示温度场图像的三原色波长；Trg和Trb分别为红绿双色测温法和红蓝双色测温法的测温结果；Re、Ge、Be分别表示R通道、G通道和B通道的亮度值；ελ,T是无量纲参数，表示光谱发射率； 通过三原色亮度值和多个未知参数分别表征红蓝光谱响应对数比和红绿光谱响应对数比，进而确定所述多个亮度值与温度的关系式为： ； ； 其中，arg’、brg’、crg’、arb’、brb’和crb’为所述未知参数； 以所述未知参数为网络权重构建亮度值映射至预测温度的神经网络模型包括： 对应于亮度值与温度的关系式，构建亮度值映射至预测温度的神经网络模型，得到神经网络模型的单通道表达式为： ； 其中，g1、g2和g3都表示激活函数，arg、brg、crg、arb、brb和crb表示对应于所述未知参数的待求解网络权重，Crg和Crb表示常数，T’rg和T’rb分别表示单通道的输出； 对应于所述未知参数的数量，根据所述单通道表达式构建多通道的神经网络模型。

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