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龙图腾网获悉苏州优米康通信技术有限公司申请的专利一种基于井下无轨胶轮车红外热成像的智能安全预警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：CN117132482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310734285.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于井下无轨胶轮车红外热成像的智能安全预警方法是由马战鹏;廉鹏;刘继东设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于井下无轨胶轮车红外热成像的智能安全预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理的技术领域，具体公开了一种基于红外热成像的智能图像算法的方法，包括步骤如下：在无轨胶轮车内设置有能处理图像数据信息的智能图像识别算法板、微控制器、红外热成像仪和语音报警器，通过利用红外热成像的原理，设计基于改进局部均值分解的GPA‑LWIFCM红外图像模糊分割算法；本发明通过采用基于改进局部均值分解的GPA‑LWIFCM红外图像模糊分割算法，在传统的GPA‑LWIFCM红外图像模糊分割算法中融入了LMD方法，实现了对分辨目标物特征进行一层一层深入识别、分类和分割的功能，达到了最佳识别及判定结果，降低煤矿井下运输作业的安全隐患和“零”事故效果。

本发明授权一种基于井下无轨胶轮车红外热成像的智能安全预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于井下无轨胶轮车红外热成像的智能安全预警方法，其特征在于：包括步骤如下： S1、在无轨胶轮车内设置有能处理图像数据信息的智能图像识别算法板、微控制器、红外热成像仪和语音报警器，通过利用红外热成像的原理，设计基于改进局部均值分解的GPA-LWIFCM红外图像模糊分割算法； S2、通过融合GPA-LWIFCM的红外图像模糊分割算法和形态学加权投票法的人员运动特征数据，用于检测井下无轨胶轮车行驶区间的人员位置，其中，所述GPA-LWIFCM红外图像模糊分割算法是利用图像增强与分割技术对红外热成像的图像进行辨识处理，并且融合LWIFCM算法，引入局部加权策略，为每个像素赋予不同的权重，其处理步骤如下： A1、图像预处理:使用预处理方法对原始红外图像进行降噪与平滑； A2、局部均值分解:采用局部均值分解LMD方法对红外图像进行分解，对局部均值分解得到的每个子带分别进行处理和增强，并带入LWIFCM算法进行局部加权计算，其中，所述LMD方法是通过一个局部线性拟合来确定每个模态函数的边界，并将每个模态函数描述为一个正交的函数序列，其步骤如下： B1、初始化：对于给定信号，定义初始分量h0x为原始信号； B2、辅助分量：定义辅助分量g0x为信号h0x与其均值的差值； B3、模态分解：对于辅助分量g0x，找到它的所有极值点，并进行线性插值，形成第一分量h1x，再将h1x与g0x相减，得到一个新的辅助分量g1x； B4、重复上述步骤B2和B3，直到残留分量满足停止准则或者达到预设分量数即可； A3、小波分解:对LMD分解得到的每个子带进行小波分解，对具有较高能量的高频分量进行增强，凸显目标边缘的特征，并对低频分量进行抑制； A4、端点检测:利用端点检测算法对边缘区域进行检测和分割，以提取目标边缘信息； A5、连通域分割:利用连通域分割算法将目标像素集分为一个一致的目标区域； A6、后处理:进行后处理时，通过形态学处理和区域生长算法进一步提取目标信息，对分割结果进行修正和完善； S3、同时无轨胶轮车上的智能图像识别算法板建立并计算出卡尔曼滤波模型的理论和实践数据，结合强跟踪模型对无轨胶轮车行驶区间的人员位置进行预算和判断； S4、根据无轨胶轮车行驶区间的误入人员位置的预算法后，代入到危险判定模型，进一步判断人员的安全性； S5、最后结合无轨胶轮车的红外热成像摄像仪，识别人员成像区域，根据人员成像比例，结合大数据算法计算人员的距离信息，并将计算数据通过TCPIP协议，从以太网接口输出到联调联动微控制器，微控制器将数字信息转化成语言内容后，进而传输至语音报警器进行播放，以此对无轨胶轮车的驾驶员提供预警、预判和警惕。

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