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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的输电线路视频山火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：CN116543346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310504887.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的输电线路视频山火检测方法是由郑泽忠;杨博雅;金伟士;彭庆军;李江设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的输电线路视频山火检测方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种基于深度学习的输电线路视频山火检测方法，属于目标检测领域。本发明针对输电线路山火及烟雾特征难以提取的问题，设计多层次特征图融合方法，使得提取到的特征能够更好的反应山火及烟雾特性，最终对山火及烟雾检测并输出相应的报警信息，有很强的应用前景。具体的，为了提高输电线路山火及烟雾特征提取能力，进行多层次特征图融合，针对不同大小目标，设计不同尺寸的预测特征图，从而更加精确的预测不同尺度大小的山火及烟雾目标；为了更好的学习山火及烟雾特征及小目标特征，引入优化的自注意力机制，进一步提高输电线路山火检测精度，最终模型可嵌入到视频监控中，输出结果可视化具有可读性和较强的应用性。

本发明授权一种基于深度学习的输电线路视频山火检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的输电线路视频山火检测方法，该方法包括： 步骤1：获取输电线路视频监控山火图像； 步骤2：对收集到的输电线路视频监控图像中的山火及烟雾进行标注，标签记为烟雾和火，获得训练数据集； 步骤3：采取泊松融合、随机裁剪、随机翻转和随机噪声添加的方法，对现有的输电线路视频监控山火图像进行数据集扩充； 步骤4：搭建山火检测网络； 步骤4.1：训练图像输入后首先经过特征提取网络，得到3个不同尺度的特征图，其中特征图1尺寸大小为20×20×1024，特征图2尺寸大小为40×40×512，特征图3尺寸大小为80×80×256； 步骤4.2：对获得的特征图进行特征融合，将特征图1进行1×1的卷积，降维到512维，得到融合特征图1，大小为20×20×512；再将特征图1上采样，之后进行1×1的卷积，降维到256维度，与特征图2相加，获得融合特征图2，大小为40×40×256；再将特征图2上采样，之后进行1×1的卷积，降维到128维度，与特征图相加，获得融合特征图3，大小为80×80×128；进一步地，对融合特征图3进行分支融合操作，上支为最大池化串联一个卷积操作，下支为两个卷积操作，上下支合并后，再与融合特征图2相加，得到第二路分支输出；对融合特征图2进行分支融合操作，上支为最大池化串联一个卷积操作，下支为两个卷积操作，上下支合并后，再与融合特征图1相加，得到第一路分支输出； 步骤4.3：对第一路分支输出、第二路分支输出和融合特征图3分别通过3×3的卷积层1和批归一化层1；再分别通过3×3的卷积层2、批归一化层2和激活层，分别得到预测特征图1，大小为20×20×21，预测特征图2，大小为40×40×21，预测特征图3，大小为80×80×21；并最终在三个预测特征图进行回归和分类操作，判断是否发生火灾和发生火灾的位置； 步骤5：将步骤3中获得的数据集作为输入，训练一个步骤4得到的山火检测网络； 步骤6：进行山火检测应用时，具体为输入输电线路监控图像，并进行图像1024×1024的缩放，最终获得山火烟雾的检测框，并进行山火烟雾报警。

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