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龙图腾网获悉深圳小湃科技有限公司申请的专利烟雾和火焰检测方法、装置、设备及存储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：CN115761332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211430723.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权烟雾和火焰检测方法、装置、设备及存储介质是由王晓晖;梁婷;李彬;李昌毅;张杏婵;韦佳旭;余聪聪设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本烟雾和火焰检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉的技术领域，尤其涉及一种烟雾和火焰检测方法、装置、设备及存储介质，该烟雾和火焰检测方法包括：对已标记目标物的已标记图像数据进行预处理，使用预处理后的已标记图像数据建立训练数据集，其中，目标物包括烟雾和火焰；通过训练数据集对基于卷积神经网络和多头注意力机制构建的初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络；获取待检测环境的待检图像数据，将待检图像数据输入所述目标神经网络模型，得到由所述目标神经网络模型输出的检测结果。本发明实现了提高烟雾和火焰检测的准确性。

本发明授权烟雾和火焰检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种烟雾和火焰检测方法，其特征在于，所述烟雾和火焰检测方法包括以下步骤： 对已标记目标物的已标记图像数据进行预处理，使用预处理后的所述已标记图像数据建立训练数据集，其中，所述目标物包括烟雾和火焰； 通过所述训练数据集对基于卷积神经网络和多头注意力机制构建的初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型；其中，所述初始神经网络模型包括特征提取网络和前馈预测网络，所述特征提取网络包括串联的多个特征提取块，各个所述特征提取块均包括卷积块和注意力机制块；在对所述初始神经网络模型进行训练的过程中，通过所述注意力机制对所述卷积块提取的特征数据进行局部特征强化并通过自注意力权重捕获子空间的特征信息，得到所述特征提取块的输出结果；其中，所述通过所述训练数据集对基于卷积神经网络和多头注意力机制构建的初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型的步骤，包括：将所述训练数据集输入所述特征提取网络，通过所述特征提取网络中的多个所述特征提取块依次进行特征提取，得到训练特征，其中，多个所述特征提取块中上一个特征提取块的输出结果为下一个特征提取块的输入数据；融合多个所述训练特征得到学习特征；将所述学习特征输入所述前馈预测网络，得到训练结果；根据所述训练结果，调整所述初始神经网络模型中的网络参数，得到所述目标神经网络模型； 获取待检测环境的待检图像数据，将所述待检图像数据输入所述目标神经网络模型，得到由所述目标神经网络模型输出的检测结果； 所述对已标记图像数据进行预处理的步骤，包括： 通过几何变换对所述已标记图像数据进行数据增强； 将具有不同所述目标物的所述已标记图像数据按照预设混合系数进行混合处理； 将不同图像背景的所述已标记图像数据进行混合处理。

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