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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利用于充电桩场景下的火灾识别方法、系统、设备和介质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：CN119540737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411557437.5，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权用于充电桩场景下的火灾识别方法、系统、设备和介质是由尹航;刘潇翰;王培正;许嘉楷;罗成峰;何昊然;罗世轩;吴泽宇;李洪宇设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于充电桩场景下的火灾识别方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及火灾识别技术领域，公开了一种用于充电桩场景下的火灾识别方法、系统、设备和介质，包括获取待识别的充电桩区域的时序图像和时序环境参数，时序图像包括位图图像和红外图像，时序环境参数包括时序烟雾数据；将位图图像输入目标识别模型，得到目标图像，并根据目标图像，从红外图像中选取红外目标图像；从各个红外图像的红外目标图像中提取温度数据，得到时序温度数据；将目标图像、所述烟雾数据和所述温度数据输入火灾识别模型，得到充电桩区域的火灾识别结果。本发明通过目标识别模型，能够准确高效的对火焰以及充电桩进行识别，并且通过火灾识别模型，对多种特征进行融合，提高了模型识别的精准度，进一步保证了充电环境的安全性。

本发明授权用于充电桩场景下的火灾识别方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种用于充电桩场景下的火灾识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的充电桩区域的时序图像和时序环境参数，所述时序图像包括位图图像和对应的红外图像，所述时序环境参数包括时序烟雾数据； 将所述位图图像输入目标识别模型，得到目标图像，并根据所述目标图像，从所述红外图像中选取对应的红外目标图像； 从各个所述红外图像的红外目标图像中提取温度数据，并根据提取到的温度数据，得到时序温度数据； 将所述目标图像、所述时序烟雾数据和所述时序温度数据输入火灾识别模型，得到充电桩区域的火灾识别结果； 其中，所述目标识别模型采用基于GhostNet的YOLO模型构建，主干网络由GhostCBS模块和GSP1模块组成，通过GhostCBS模块来代替卷积Conv模块，实现主干网络的轻量化，同时在所述YOLO模型的主干网络尾部添加了注意力模块和多层感受野模块，所述注意力模块为基于卷积块注意力机制和坐标注意力机制的混合注意力模块，所述卷积块注意力机制包括通道注意力机制和空间注意力机制； 所述通道注意力机制用于对输入的特征图分别进行全局平均池化和全局最大池化，对全局平均池化的特征和全局最大池化的特征分别进行非线性变换后合并，生成通道注意力权重，并将通道注意力权重与特征图进行逐元素相乘，得到通道加权后的特征图； 所述坐标注意力机制用于对输入的通道加权后的特征图在宽度和高度方向上分别进行全局平均池化，将得到的两个特征图分别进行卷积后合并，生成坐标注意力权重，并将坐标注意力权重与通道加权后的特征图进行逐元素相乘，得到坐标加权后的特征图； 所述空间注意力机制用于对输入的坐标加权后的特征图分别进行通道平均池化和通道最大池化，将通道最大池化和通道平均池化的结果进行拼接和卷积，生成空间注意力权重，将空间注意力权重与坐标加权后的特征图进行逐元素相乘，得到最终的混合注意力加权特征图。

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