哈尔滨理工大学于天河获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于深度学习的火焰识别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：CN116385776B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310239911.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的火焰识别方法是由于天河;李雨霖设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的火焰识别方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的火焰识别方法，涉及图像识别技术领域，针对现有技术极易将轻微运动的背景误检为运动目标和某些情况下会将不动的背景误检为运动目标，进而导致火焰识别准确率低的问题，本申请将运动目标检测和图像分类网络相结合，使用运动目标检测筛选出运动目标，然后使用图像分类网络判别该运动目标是否为火焰，能准确高效的检测到视频中的火焰，提高了火焰识别的准确性。并且本申请对ViBe算法进行了改进，使得改进后的ViBe算法针对运功目标的筛选更准确。
本发明授权一种基于深度学习的火焰识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的火焰识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：获取图像序列； 步骤二：利用ViBe算法图像序列进行处理，具体步骤为： 步骤二一：利用图像序列第一帧图像初始化背景模型，并利用初始化后的背景模型对后续的图像序列进行前景目标分割； 步骤二二：计算前景目标包含的像素数目，并根据像素数目由大到小进行排序； 步骤二三：选取排序第一的像素数目countmax对应的前景目标作为运动目标Tatget，并获取该前景目标的最大宽度TD以及它与其他前景目标的距离Di，即它与其他连通域的距离； 步骤二四：设定阈值Tcount为110countmax，按排序对所有前景目标进行筛选，具体过程为： 若前景目标包含像素数小于阈值Tcount，且该前景目标与运动目标Tatget的距离大于最大前景目标宽度TD，则将其记为背景目标，对其进行滤除操作，否则将该目标记为运动目标； 步骤二五：根据时间采样因子更新背景模型； 步骤三：利用分类网络对运动目标进行火焰识别。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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