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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于轻量级模型的火灾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：CN118429664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410616191.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于轻量级模型的火灾检测方法是由焦新涛;刘佳乐设计研发完成，并于2024-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级模型的火灾检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于轻量级模型的火灾检测方法，包括：通过交替设置的第二版本轻量化注意力模块、第三版本轻量化注意力模块对待检测图依次进行若干次下采样和特征提取，分别获得第一、第二、第三、第四和第五特征图；通过对第一、第二、第三、第四和第五特征图进行若干次加权双向特征融合，获得第一、第二、第三、第四和第五融合特征图；通过卷积将所有融合特征图依次进行特征整合和上采样，获得待检测图中的火灾信息。本发明所述的基于轻量级模型的火灾检测方法通过采用深度可分离卷积和轻量化注意力机制显著降低其参数量和计算需求，并使用加权双向特征融合增强了对小目标特征的捕捉能力，以解决对于火灾初期小火焰特征提取能力不足的问题。

本发明授权一种基于轻量级模型的火灾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过交替设置的第二版本轻量化注意力模块、第三版本轻量化注意力模块对待检测图依次进行若干次下采样和特征提取，分别获得第一、第二、第三、第四和第五特征图； 其中，所述第二版本轻量化注意力模块包括第一局部表示模块和第一全局表示模块； 所述第一局部表示模块对输入的图像或特征图依次进行可分离卷积和卷积，获得第一局部特征图； 所述第一全局表示模块对第一局部特征图进行展平，接着通过线性注意力机制对展平的第一局部特征图进行注意力计算，并通过折叠转换成回张量，获得第一全局特征图； 其中，所述第三版本轻量化注意力模块包括第二局部表示模块、第二全局表示模块和融合模块； 所述第二局部表示模块对输入的第一全局特征图依次进行可分离卷积和卷积，获得第二局部特征图； 所述第二全局表示模块第二局部特征图进行展平，接着通过线性注意力机制对展平的第一局部特征图进行注意力计算，并通过折叠转换成张量，获得第二全局特征图； 所述融合模块用于将第二局部特征图和第二全局特征图结合进行卷积，获得初步融合特征图，并将第一全局特征图与初步融合特征图进行加权相加融合，获得特征图； 其中，第二版本轻量化注意力模块和第三版本轻量化注意力模块的缩放系数为1.25； S2：对第一、第二、第三、第四和第五特征图进行若干次加权双向特征融合，分别获得第一、第二、第三、第四和第五融合特征图； S3：通过卷积将所有融合特征图依次进行特征整合和上采样，获得待检测图中的火灾信息； 其中，对于上述步骤的下采样操作、特征提取操作和加权双向特征融合操作中的可训练参数，通过以下步骤进行训练： ST1：对源领域数据集进行标签检测，并计算检测标签与真实标签之间的训练损失参数，根据训练损失参数对所述可训练参数进行权重更新，获得初步训练的可训练参数； 其中，所述标签检测通过步骤S1至S3执行； ST2：对第二版本轻量化注意力模块的初步训练的可训练参数进行权重冻结，获得冻结后可训练参数； ST3：通过冻结后可训练参数对一自建火灾训练集进行检测，并计算火灾检测结果与火灾真实标签之间的火灾训练损失参数，根据火灾训练损失参数对冻结后可训练参数进行权重更新。

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