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龙图腾网获悉江苏安方电力科技有限公司申请的专利一种智能领用柜电力物资的图像后处理优化管理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：CN120106748B 。

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：202510250447.2，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种智能领用柜电力物资的图像后处理优化管理方法是由金岳军;张华荣;李士华;颜俊;李小红;周继来设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能领用柜电力物资的图像后处理优化管理方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种智能领用柜电力物资的图像后处理优化管理方法，属于电力物资管理技术领域，包括：S1：取放登记；S2：覆盖图像采集；S3：特征提取；S4：识别匹配；S5：库存管理全流程等步骤；本发明通过高分辨率摄像头采集物资多角度图像，利用空间梯度能量核构建多方向卷积框架，强化几何轮廓、表面纹理及标识特征的提取能力。核心技术采用三维微分运算逐阶解析边缘强度、曲率变化及形变特征，结合多尺度纹理分析与自适应光照补偿算法，消除环境干扰并生成唯一性特征耦合因子，通过椭圆包络检测算法实时匹配预存特征指纹库，精准识别物资种类与数量，形成从权限验证、精准识别到智能预警的闭环管理。

本发明授权一种智能领用柜电力物资的图像后处理优化管理方法在权利要求书中公布了：1.一种智能领用柜电力物资的图像后处理优化管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：取放登记，用户点击智能领用柜上触摸屏功能按钮，选择领取或存放电力物资功能，经人脸识别判别权限后开启门锁，完成操作人登记； S2：覆盖图像采集，用户取放电力物资后关闭门锁，此过程中柜内摄像头对取放物以及柜内的电力物资进行全方位图像拍摄，完成原始图像数据采集，构建包含空间梯度能量核的多方向卷积框架； S3：特征提取，构建电力物资的多特征动态耦合模型以提取原始图像特征，利用非线性的多特征动态耦合模型对原始图像进行计算处理，根据原始图像计算电力物资的特征耦合因子； S4：识别匹配，利用特征耦合因子建立电力物资特征指纹库，利用椭圆包络检测法将计算出的特征耦合因子与特征指纹库进行实时匹配，判定识别取放电力物资的种类和数量； S5：库存管理全流程，根据匹配结果更新智能领用柜内物资库存状态并触发预警信号； 所述S3中，多特征动态耦合模型计算特征耦合因子的步骤如下： 步骤一、对原始图像数据进行三维微分运算，沿X轴方向分别计算1-3阶偏导数以提取电力物资的几何特征； 步骤二、并行计算电力物资的多尺度差分纹理密度，采用12方向核覆盖360度空间，每个方向核基于局部图像块的均值和方差计算自适应光照补偿因子； 步骤三、将步骤一的微分结果与步骤二的输出进行非线性耦合，生成特征分子项； 步骤四、计算图像二阶混合偏导数的三次方梯度积分作为噪声抑制分母项，将分子项除以分母项生成电力物资的特征耦合因子； 所述多特征动态耦合模型计算特征耦合因子的公式如下： , 式中：I表示输入的电力物资图像，是一个二维矩阵，其中每个元素Ii，j对应像素点的灰度值，i表示行坐标，j表示列坐标；k是循环索引，用于遍历n个特征维度，k的取值是1到n；m表示在每个特征维度k下用于求导的阶数，m的取值是1到3；表示第k个方向梯度能量核的卷积输出；表示多尺度差分纹理密度；表示自适应光照补偿因子；W，H表示图像尺寸；表示对图像梯度能量核沿x方向进行1到3阶偏导运算；表示计算图像在x和y方向的二阶混合偏导数； 所述S4中，椭圆包络检测法验证电力物资的特征耦合因子的方式如下： 令电力物资特征指纹库Λ=｛ΓI1，ΓI2，…，ΓIm｝； 实时计算待识别物资图像ΓIx； 通过椭圆包络检测法进行匹配：，其中ε为动态容差阈值，其为常数，当待识别物资图像的特征耦合因子ΓIx与特征指纹库中ΓIk满足时判定匹配成功。

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