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龙图腾网获悉广西东信数建信息科技有限公司申请的专利一种利用AI大模型增强智慧工地火灾识别能力的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：CN119445478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411494830.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种利用AI大模型增强智慧工地火灾识别能力的方法是由吴玉青;杨光;陈驹远;陈廉;廖健宁设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用AI大模型增强智慧工地火灾识别能力的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用AI大模型增强智慧工地火灾识别能力的方法，涉及火灾识别领域，解决了现有火灾识别技术探测距离有限且对暗火检测不足的技术问题。该方法包括暗火识别模型构建步骤和暗火识别分析步骤，所述暗火识别模型构建步骤包括，S11：采集暗火训练样本，所述暗火训练样本包括有隐藏热源、空气膨胀扭曲现象、光折射现象的第一特征值；S12：通过一深度卷积神经网络模型对所述暗火训练样本进行训练。本发明较传统的火灾识别算法，减少了对烟感报警器、感温火灾探测器的依赖，火灾的探测距离有了明显的增加，及时的暗火预警，能够防范一部分火灾的产生，保障了工程进度和施工安全。

本发明授权一种利用AI大模型增强智慧工地火灾识别能力的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用AI大模型增强智慧工地火灾识别能力的方法，其特征在于，该方法包括暗火识别模型构建步骤和暗火识别分析步骤： 所述暗火识别模型构建步骤包括， S11：采集暗火训练样本，所述暗火训练样本包括有隐藏热源、空气膨胀扭曲现象、光折射现象的第一特征值； S12：通过一深度卷积神经网络模型对所述暗火训练样本进行训练，以抽取所述暗火训练样本中的第一特征值，并通过第一标准特征集对第一特征值进行评估以获取第一最优特征值； S13：以所述第一最优特征值作为模型数据生成暗火识别模型； 所述暗火识别分析步骤包括： S21：采集实际环境的环境视频； S22：所述暗火识别模型根据第一最优特征值检测环境视频的视频帧中是否包含空气扭曲膨胀现象和光折射现象，若存在，则进行S23； S23：通过所述暗火识别模型分析空气扭曲膨胀现象，以获取所述视频帧中具有空气扭曲膨胀现象的位置的光参数，并通过所述光参数分析热源位置以及热源温度； S24：根据所述热源位置以及热源温度获取热源大小，并根据所述热源温度和热源大小分析热源的危险等级，且当所述危险等级达到预设的等级阈值时，触发暗火告警。

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