买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西财经大学;盛景智能科技(嘉兴)有限公司申请的专利一种基于纹理感知的图像烟雾精细检测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：CN115731401B 。

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：202211540614.X，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于纹理感知的图像烟雾精细检测方法是由夏雪;方玉明;姜文晖;刘扬设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纹理感知的图像烟雾精细检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于纹理感知的图像烟雾精细检测方法，该方法包括：基于特征提取模块，用于获取低层局部特征、中层局部特征以及高层局部特征；基于自注意力表达模块，用于从高层局部特征中获取全局烟雾注意力特征；基于全局卷积纹理感知模块，用于从中层局部特征中获取烟雾物体级特征以及烟雾内部细节特征；基于特征解码模块，用于将以上所有特征融合并映射为烟雾概率图，作为烟雾精细检测的结果。本发明可以端对端地从图像中精确捕获烟雾位置，并反映烟团内部细节，以此为烟雾浓度、烟团运动趋势的分析等早期火灾检测的后续任务提供线索，在火灾安防领域具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于纹理感知的图像烟雾精细检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理感知的图像烟雾精细检测方法，其特征在于，通过烟雾检测网络实现，所述烟雾检测网络包括特征提取模块、自注意力表达模块、全局卷积纹理感知模块以及特征解码模块，所述方法包括如下步骤： 步骤一、获取作为输入的彩色烟雾合成图像； 步骤二、基于特征提取模块，接受所述彩色烟雾合成图像，并对所述彩色烟雾合成图像进行提取，以分别得到低层局部特征、中层局部特征以及高层局部特征； 步骤三、基于自注意力表达模块，将所述高层局部特征作为输入，从所述高层局部特征中提取得到全局烟雾注意力特征； 步骤四、基于全局卷积纹理感知模块，将所述中层局部特征作为输入，从所述中层局部特征中提取得到烟雾物体级特征以及烟雾内部细节特征； 步骤五、基于特征解码模块，将所述低层局部特征、全局烟雾注意力特征以及烟雾物体级特征作为输入，进行特征融合并映射为烟雾概率图，所述烟雾概率图为烟雾检测的结果； 在所述步骤四中，基于全局卷积纹理感知模块，将所述中层局部特征作为输入，从所述中层局部特征中提取得到烟雾物体级特征以及烟雾内部细节特征的方法包括如下步骤： 步骤4.1，利用一维全局卷积从中层局部特征中获得第一烟雾子特征图Q以及第二烟雾子特征图K，并利用矩阵相乘计算得到纹理注意力图A； 步骤4.2，计算烟雾内部细节特征； 步骤4.3，根据烟雾内部细节特征、纹理注意力图A以及中层局部特征计算得到烟雾物体级特征； 在所述步骤4.1中，对应有如下计算公式： ； ； ； 其中，表示将矩阵按行重组为向量操作，表示与中层局部特征长度宽度相等的垂直一维卷积操作，表示与中层局部特征长度宽度相等的水平一维卷积操作，表示第二烟雾子特征图K与第一烟雾子特征图Q对应第i个空间位置处的向量； 在所述步骤4.2中，烟雾内部细节特征对应的计算公式表示为： ； 其中，表示卷积操作，表示插值操作，表示非线性激活操作； 在所述步骤4.3中，烟雾物体级特征对应的计算公式表示为： ； 其中，表示哈德玛积。

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江西财经大学;盛景智能科技(嘉兴)有限公司，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169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”。