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龍圖騰網獲悉帝森克羅德集團有限公司申請的專利一種基于多源數據的電能表圖像智能采集方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120279539B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510739267.0，技術領域涉及：G06V20/62；該發明授權一種基于多源數據的電能表圖像智能采集方法及系統是由張繼征;張良程;陳子棟設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源數據的電能表圖像智能采集方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像識別技術領域，具體為一種基于多源數據的電能表圖像智能采集方法及系統，包括以下步驟：通過預設入射角光源采集電能表多角度反射輪廓圖像，基于標準參考輪廓點坐標逐點計算差值，劃分邊緣段后采用高斯濾波算法處理最大值、最小值及均值，生成多角度差值統計結果。本發明中，通過多角度采集反射輪廓圖像，差值計算與邊緣劃分，結合高斯濾波降噪，提取超限邊緣段，步長調整角度焦距補償，Canny邊緣檢測算法提取邊緣并計算對比度變化率，生成動態路徑指令，SIFT提取高頻特征點密度，分析方向角度調整掃描順序，計算標準差與梯度方差生成異常圖，局部對焦補償異常區域，灰度一致性拼接替換，多源響應優化閉環修正。

本發明授權一種基于多源數據的電能表圖像智能采集方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多源數據的電能表圖像智能采集系統，其特征在于，包括： 反射輪廓分析模塊，用于通過預設入射角光源獲取電能表多角度反射圖像，基于標準參考輪廓點坐標逐點計算差值，劃分邊緣段后采用高斯濾波算法對最大值、最小值及均值進行濾波處理，生成多角度差值統計結果，將所述多角度差值統計結果傳遞至路徑動態生成模塊； 所述多角度差值統計結果的獲取步驟具體為： S101：采集光源入射角下的電能表反射輪廓圖像，通過圖像像素坐標與物理空間坐標的映射關系建立輪廓點定位模型，將標準參考輪廓點坐標導入模型，匹配多角度反射輪廓圖像中的對應區域，以點對點方式計算反射輪廓點與標準參考點的橫縱坐標偏移量，生成反射輪廓差值矩陣； S102：基于所述反射輪廓差值矩陣，按照輪廓曲率變化節點將差值數據分割為獨立邊緣段，采用高斯濾波算法對每個邊緣段內的差值數據進行噪聲抑制，設置濾波窗口尺寸與標準差參數，遍歷多段內濾波后數據，識別并記錄最大值、最小值，結合滑動平均計算均值，生成邊緣段濾波極值集合； S103：調用所有入射角對應的所述邊緣段濾波極值集合，按光源入射角度分類匯總每段的最大值、最小值及均值，對同類角度下所有統計項進行加權疊加，通過歸一化消除角度差異影響，生成多角度差值統計結果； 所述映射關系基于仿射變換矩陣實現像素坐標到物理坐標的線性轉換； 所述滑動平均窗口長度與邊緣段長度的比例為1:5； 所述加權疊加權重與入射角度呈非線性關系且權重分配公式為w=sin2θ； 路徑動態生成模塊，用于根據所述多角度差值統計結果篩選連續三次超限邊緣段，以0.5度步長調整采集角度及2mm焦距補償，通過Canny邊緣檢測算法提取邊緣區域，計算三幀邊緣對比度變化率，生成動態調整路徑指令，將所述動態調整路徑指令傳遞至特征異常識別模塊及采集優化反饋模塊； 特征異常識別模塊，用于劃分圖像為64×64像素區域，通過SIFT特征提取算法獲取多區域高頻特征點密度，結合方向梯度直方圖提取邊緣方向角度數據，基于所述動態調整路徑指令調整區域掃描順序，計算特征點密度標準差與梯度方差，生成多源特征異常分布圖，將所述多源特征異常分布圖傳遞至采集優化反饋模塊； 采集優化反饋模塊，用于根據所述多源特征異常分布圖篩選異常區域，調用局部對焦機制提升20%曝光量重新采集圖像，基于邊緣像素灰度一致性比率進行拼接替換，結合所述動態調整路徑指令與往期數據生成多源響應優化表，將所述多源響應優化表驅動至采集路徑閉環修正流程； 所述采集路徑閉環修正流程通過PID控制算法迭代優化路徑參數并反饋至路徑動態生成模塊。

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