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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种结合高效采样增强的火焰烟雾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：CN115457423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210933317.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种结合高效采样增强的火焰烟雾检测方法是由丁伟利;陈泰宇;华长春设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合高效采样增强的火焰烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合高效采样增强的火焰烟雾检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域，包括S1：收集火焰及烟雾图像，人工标注得到包含边界框的烟雾火焰数据集；S2：将S1得到的烟雾火焰数据集中的图像进行预处理及数据增强；S3：设计高效采样增强模块；S4：搭建包含高效采样增强模块的网络模型；S5：训练S4搭建的网络模型并输出检测结果。本发明可以解决火焰及烟雾检测识别准确率低的问题，为后续的火灾检测及火情分析等相关工程应用提供了新的改进思路。

本发明授权一种结合高效采样增强的火焰烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合高效采样增强的火焰烟雾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集火焰及烟雾图像，人工标注得到包含边界框的烟雾火焰数据集； S2：将S1得到的烟雾火焰数据集中的图像进行预处理及数据增强； S3：设计高效采样增强模块；步骤S3的具体操作为： 在神经网络中，输入图像经过中间网络层的运算后，得到中间的特征图输出，对于得到的特征图，可变形卷积通过学习得到卷积核每个位置的偏移量后，再进行加权求和操作，用公式可表示为： 其中，p0为特征图上的某一位置，Ω为像素的八邻域位移偏移量集合，x.为特征图某位置的像素向量，y.为对输入特征图中某位置做卷积后的输出，w.为卷积核某位置的权值向量，Δp为相对卷积核中原来位置新的采样点的偏移量； 将前一层网络输出的特征图首先经过1x1卷积操作得到新的特征图FMi1，此时通道数量减少为原来的一半，然后将FMi1使用3×3的可变形卷积操作得到特征图FMi2，再将FMi1与FMi2在通道方向上进行连接得到第i层网络的输出FMi，将上述操作步骤集合在一个模块内，得到高效采样增强模块 S4：搭建包含高效采样增强模块的网络模型；网络模型的主干网络采用CSPNet结构，在CSPNet的最后一层以及倒数第二层后增加S3设计的高效采样增强模块；网络模型的特征组合层采用PAN结构，融合网络不同层的上下文信息，加强整体特征的提取；网络模型的检测头采用yolo的检测头，用来输出预测的类别信息以及目标框的位置信息； S5：训练S4搭建的网络模型并输出检测结果。

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