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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种电力环境下的轻量化火灾隐患多目标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：CN119600265B 。

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：202411683414.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测方法是由张同欣;肖红;吕盼月;夏晨;左远东;黄洪枫;缪伟捷;韩帅锟设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测方法，所述方法包括：S1：构建电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测数据集；S2：通过对预设的RT‑DETR模型进行改进，得到改进的RT‑DETR模型；S3：利用所述数据集训练所述改进的RT‑DETR模型，并通过改进的损失函数优化模型参数，得到电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测模型；S4：利用所述电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测模型进行多目标检测。本发明实现了高精度的灾隐患多目标检测。

本发明授权一种电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测数据集； S2：通过对预设的RT-DETR模型进行改进，得到改进的RT-DETR模型； S3：利用所述数据集训练所述改进的RT-DETR模型，并通过改进的损失函数优化模型参数，得到电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测模型； S4：利用所述电力环境下的轻量化火灾隐患多目标检测模型进行多目标检测； 在步骤S2中，所述预设的RT-DETR模型包括主干网络、混合编码器和解码器； 将所述主干网络包括依次连接的第一卷积批归一化模块、第二卷积批归一化模块、第三卷积批归一化模块、最大化模块、第一基本块、第二基本块、第三基本块、第四基本块； 所述混合编码器包括同尺度特征交互模块和跨尺度特征融合模块； 通过对预设的RT-DETR模型进行改进，得到改进的RT-DETR模型的方法包括： 将所述第二基本块、所述第三基本块、所述第四基本块分别替换为第一部分卷积模块、第二部分卷积模块、第三部分卷积模块，得到改进的主干网络； 将SimAM注意力机制引入到同尺度特征交互模块中，得到改进的混合编码器； 将Inner-GIoU损失函数引入到RT-DETR模型，得到改进的RT-DETR模型； 所述SimAM注意力机制用于计算神经元的能量函数以确定每个特征的重要性，具体的计算式为： 其中，神经元能量E的计算公式为： 其中，E为神经元的能量函数，为输入特征图中每个通道的平均值，为方差，为原始特征图。

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