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龙图腾网获悉深圳市智博泰克科技有限公司申请的专利基于AI视觉的振镜光学系统镜片状态在线监测方法与装置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：CN121598323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610122439.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于AI视觉的振镜光学系统镜片状态在线监测方法与装置是由林梓荣;曹志强;林旭靖;吴剑飞;万俊君;黄守君;曹志鹏;王文设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI视觉的振镜光学系统镜片状态在线监测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI视觉的振镜光学系统镜片状态在线监测方法与装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：处理设备获取振镜光学系统镜片的多模态的实时特性信息，多模态包括可见光、短波红外、热力、或运动状态中的至少两个模态，多模态的实时特性信息是以多模态在空间对齐的情况下对镜光学系统镜片进行实时感知得到；处理设备将多模态的实时特性信息以空间对齐的方式进行多模态融合，得到融合的实时特征信息；处理设备通过基于注意力机制多任务时空融合的AI网络模型对融合的实时特征信息进行分析，得到振镜光学系统镜片的实时状态。

本发明授权基于AI视觉的振镜光学系统镜片状态在线监测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI视觉的振镜光学系统镜片状态在线监测方法，其特征在于，应用于处理设备，所述方法包括： 所述处理设备获取振镜光学系统镜片的多模态的实时特性信息，所述多模态包括可见光、短波红外、热力、或运动状态中的至少两个模态，所述多模态的实时特性信息是以所述多模态在空间对齐的情况下对所述镜光学系统镜片进行实时感知得到； 所述处理设备将所述多模态的实时特性信息以空间对齐的方式进行多模态融合，得到融合的实时特征信息； 所述处理设备通过基于注意力机制多任务时空融合的AI网络模型对所述融合的实时特征信息进行分析，得到所述振镜光学系统镜片的实时状态； 其中，所述处理设备获取振镜光学系统镜片的多模态的实时特性信息，包括： 所述处理设备获取所述振镜光学系统镜片的实时高分辨率偏振RGB图像、所述振镜光学系统镜片的实时短波红外图像、所述振镜光学系统镜片的实时热像图像以及所述振镜光学系统镜片的实时振动特征信息，所述镜片的多模态的实时特性信息包括所述实时高分辨率偏振RGB图像、所述实时短波红外图像、所述实时热像图像以及所述实时振动特征信息； 所述处理设备将所述多模态的实时特性信息以空间对齐的方式进行多模态融合，得到融合的实时特征信息，包括： 所述处理设备将所述实时高分辨率偏振RGB图像在空间维度上分割为多个RGB子图像特征，所述处理设备将所述实时短波红外图像在所述空间维度上分割为多个实时短波红外子图像特征，以及，所述处理设备将所述实时热像图像在所述空间维度上分割为多个实时热像子图像特征； 所述处理设备以空间对齐的方式，将所述多个RGB子图像特征、所述多个实时短波红外子图像特征以及所述多个实时热像子图像特征，确定为多个子特征组，其中，所述多个子特征组中每个子特征组包括对应的同一空间位置上的一个RGB子图像特征、一个实时短波红外子图像特征以及一个实时热像子图像特征，所述多个子特征组中不同的子特征组对应不同的空间位置； 所述处理设备将所述实时振动特征信息融合分别融合到所述多个子特征组中，得到多个融合后的子特征组，所述融合的实时特征信息即所述多个融合后的子特征组； 所述处理设备将所述实时高分辨率偏振RGB图像在空间维度上分割为多个RGB子图像特征，包括： 所述处理设备提取所述实时高分辨率偏振RGB图像中仅包含所述振镜光学系统镜片所在的区域的RGB子图像，所述振镜光学系统镜片所在的区域为圆形区域，所述处理设备以蜂窝网结构将所述RGB子图像分割为多个RGB蜂窝状子图像，所述多个RGB蜂窝状子图像中每个RGB蜂窝状子图像为六边形图案，所述多个RGB蜂窝状子图像能以所述蜂窝网结构拼接为所述RGB子图像，所述处理设备通过第一卷积层提取所述多个RGB蜂窝状子图像各自的特征信息，得到所述多个RGB子图像特征。

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