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龙图腾网获悉陕西理工大学申请的专利一种基于热成像序列的热流场异常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：CN121616575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610128904.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于热成像序列的热流场异常检测方法是由喻星研设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热成像序列的热流场异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于热成像序列的热流场异常检测方法，属于图像处理与异常检测技术领域，该方法包括时序采集与预处理、时空特征提取、热流场重建、异常检测和异常定位输出五个核心步骤，通过连续时序采集获取热成像视频序列并进行校正处理，采用三维卷积神经网络联合编码空间温度特征和时间演变特征，基于温度差异和光流估计重建热流矢量场，构建正常工况基线模型并采用对比学习距离度量识别多种异常类型，生成可视化热力图和检测报告，各步骤形成深度耦合闭环协同系统，异常检测结果反馈优化特征提取参数，本发明能够准确捕获热传导动态特征，精准识别局部过热、散热不良、泄漏热损、隔热失效等异常类型。

本发明授权一种基于热成像序列的热流场异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热成像序列的热流场异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 时序采集与预处理步骤，采用红外热像仪对监测目标进行连续时序采集获取热成像视频序列，对所述热成像视频序列中的各帧图像进行非均匀性校正和温漂补偿处理，生成校正后的时序图像序列； 时空特征提取步骤，将所述校正后的时序图像序列输入三维卷积神经网络，在空间维度提取各帧图像的温度分布梯度特征和热斑形态特征，在时间维度捕获连续帧之间的热量传导速率特征和温升曲线演变特征，通过时空注意力机制自适应调整不同尺度的时空特征权重，生成时空融合特征； 热流场重建步骤，基于所述校正后的时序图像序列中相邻帧之间的温度差异计算热流矢量场，其中，所述热流矢量场的计算基于相邻两帧图像的温度差异，通过温度梯度方向确定热量传播方向，通过温度变化幅度确定热量传播速度；采用光流估计算法追踪热量传播的方向和速度分布，所述光流估计算法采用Lucas-Kanade算法或Farneback算法，通过追踪相邻帧图像中相同温度区域的位移，获得热量传播的运动矢量场；所述热流场矢量的计算包括以下子步骤：根据相邻帧图像在位置和时刻的温度值，计算温度时间导数；根据所述温度时间导数和空间温度梯度，基于热传导方程确定热流密度矢量；结合所述光流估计算法获得的运动矢量场，对所述热流密度矢量进行运动补偿，生成校正后的热流场矢量；对所述校正后的热流场矢量进行时序平滑滤波，消除瞬时噪声干扰，获得稳定的热流场重建数据； 异常检测步骤，构建正常工况下的热流场时空特征基线模型，所述基线模型通过对正常工况样本的时空融合特征进行统计分析获得，采用对比学习距离度量计算待检测时空融合特征与所述基线模型之间的偏离程度，基于所述偏离程度和所述热流场重建数据识别局部过热、散热不良、泄漏热损和隔热失效的异常类型，生成异常检测结果； 异常定位输出步骤，根据所述异常检测结果生成热力图可视化标注，所述热力图标注异常区域的空间位置、异常严重等级、温度演变趋势和热流场传播路径，输出热流场异常检测报告； 其中，所述异常检测步骤的检测结果反馈至所述时空特征提取步骤，根据检测到的异常类型调整所述时空注意力机制的权重参数，增强对特定异常模式的特征提取能力，形成闭环优化机制；当连续多次检测均未发现异常时，降低所述时空注意力机制对细节特征的关注度以减少计算量，当检测到异常时，提高对异常区域及其周边区域的特征提取精度。

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陕西理工大学，其通讯地址为：723000 陕西省汉中市汉台区东一环路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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