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龙图腾网获悉成都格理特电子技术有限公司申请的专利一种考虑路径置信度修正的气体扩散成像处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：CN121616674B 。

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：202610106006.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种考虑路径置信度修正的气体扩散成像处理方法是由杨斌;张翔设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑路径置信度修正的气体扩散成像处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及一种考虑路径置信度修正的气体扩散成像处理方法，包括：计算链路输入，采用非线性扩散成像模型建立观测与浓度的关系，采用路径长度估计与置信修正提高反演稳定性，再通过能量泛函优化得到可靠的浓度场；基于浓度序列和图像序列，结合亮度一致性与守恒误差估计风速场，再用物理步进和学习残差得到兼具物理与数据约束的演化算子预测未来若干步浓度；将预测模块嵌入系统动力学，描述设备动作对浓度的影响，配置风险度量设计和优化控制策略，控制关键区域在各种扰动下保持安全浓度。本方案解决了传统技术在成像误差、扩散预测不稳定和干预不可控等问题。

本发明授权一种考虑路径置信度修正的气体扩散成像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑路径置信度修正的气体扩散成像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：计算链路输入，采用非线性扩散成像模型建立观测与浓度的关系，采用路径长度估计与置信修正提高反演稳定性，通过能量泛函优化得到浓度场； 步骤S2：基于浓度序列和图像序列，结合亮度一致性与守恒误差估计风速场，再用物理步进和学习残差得到兼具物理与数据约束的演化算子预测未来若干步浓度； 步骤S3：将预测模块嵌入系统动力学，描述设备动作对浓度的影响，配置风险度量设计和优化控制策略，控制关键区域在各种扰动下保持安全浓度； 步骤S1中建立观测与浓度的关系包括： 步骤S11：设有若干波段的图像，像素位置记为二维坐标，，分别为二维坐标值；在波段下的观测值记为；在稀薄气体条件下，每个波段的观测分解为背景项、气体扩散吸收项以及噪声项，得到基本成像关系表示为： ； 步骤S12：采用一个幂函数形式的非线性扩散模型，把扩散项与体浓度联系起来，引入气体在像素对应地面处的气体浓度以及成像射线穿过气团的有效路径长度，得到： ； 其中，表示路径长度对扩散影响的指数；表示有效路径长度；表示气体浓度，，表示波段的扩散强度系数；，表示浓度对该波段响应的指数； 步骤S1中提高反演稳定性包括： 步骤S13：引入路径长度对扩散影响的指数，将非线性扩散模型公式代入基本成像关系，同时把噪声项并入残差，得到： ； 步骤S14：在像素上，假设噪声是零均值高斯，结合最小二乘估计法，将该像素的浓度转换为优化问题，表示为： ； 表示像素级局部浓度估计值，为待估计的气体浓度变量； 步骤S15：结合空间邻域，设为像素的邻域，表示邻近像素，保留边缘并引入一个加权平滑项： ； 其中，为空间平滑正则项；表示邻域内的浓度；权重，具体设置为：，表示调节常数；表示第个波段下像素处的观测强度；表示第个波段下像素处的观测强度； 步骤S1中能量泛函优化及浓度场的计算包括： 步骤S16：综合数据拟合项和空间平滑项，得到基础的整体能量泛函，表示为： ； 其中，，为计算系数，用于平衡数据项与平滑项的重要性；表示整体浓度估计能量泛函； 步骤S17：求解整体能量泛函并对做梯度下降更新，得到： ； 和分别表示第次和次迭代的浓度值，为整体浓度场构造的能量泛函；为迭代次数，为步长，强制浓度为非负，为第次迭代的待估计的气体浓度变量； 步骤S18：建立可学习的估计模型，构造函数；标定阶段利用带真实路径长度标定值的场景，最小化损失，得到： ； 表示可学习的路径长度估计模型，为路径长度估计模型的标定损失函数，为地形高度图，为局部特征； 步骤S19：引入一个路径置信度场，根据高度梯度构造，置信度对路径长度进行修正，得到： ； 其中，，为置信度衰减系数；表示修正后的有效路径长度；表示参考路径长度，表示高度变化的大小。

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