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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利消防水炮射流轨迹的提取方法、落点定位方法及系统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：CN120472169B 。

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：202510605617.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权消防水炮射流轨迹的提取方法、落点定位方法及系统是由张启兴;鹿子健设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本消防水炮射流轨迹的提取方法、落点定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种消防水炮射流轨迹的提取方法、落点定位方法及系统。该方案在SwinTransformer基础上，引入可形变注意力模块和空间卷积神经网络模块，并最终设计出能够更精确地捕捉水炮射流轨迹的图像分割网络。在此基础上，本发明通过双目相机采集水炮射流末端的实况图像，利用图像分割网络从实况图像中的单目图像中提取出射流轨迹的分割结果，并利用基于IGEV++模型的立体匹配深度估计方案从双目的立体图像中估算出像素的深度信息，最后从分割图像中识别出射流轨迹落点的像素点，进而结合像素位置及其深度信息实现对水炮射流落点进行定位。本发明方案解决了现有方案中消防水炮的轨迹和落点的预测精度不足，易受到环境干扰等问题。

本发明授权消防水炮射流轨迹的提取方法、落点定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种消防水炮射流轨迹的提取方法，其特征在于，其包括： 构建一个射流分割模型，其用于根据输入图像生成其中包含的水炮射流轨迹的分割图像；其中，输入图像首先经过由4个特征提取层构成的骨干网络进行处理；第一个特征提取层中包括1个线性嵌入层和2个SwinWaterBlock，第二个特征提取层中包括1个块融合单元和2个SwinWaterBlock，第三个特征提取层包括1个块融合单元和18个SwinWaterBlock，第四个特征提取层包括1个块融合单元和2个SwinWaterBlock；4个特征提取层的输出分别作为4个WSCNN模块输入；各个WSCNN模块的输出共同作为Mask2Former网络的输入；所述Mask2Former网络用于根据输入的多尺度特征图生成分割后的图像； SwinWaterBlock包括SwinTransformer模块和可形变注意力模块DA；上一层SwinTransformer模块输出的第一特征图经当前层的SwinTransformer模块处理后输出为第一特征图；上一层DA模块输出的第二特征图与当前层的SwinTransformer模块的输出共同输入到当前层的DA模块中处理，得到第二特征图； 在WSCNN模块中，输入特征依次经倒置瓶颈块和SCNN网络处理，对SCNN网络的输入和输出特征进行残差连接后再经层归一化和前馈神经网络处理； 采用包含大量带有射流轨迹标签信息的真实水炮图像作为样本数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集用于对射流分割模型进行训练、验证和测试；保留测试性能最优的网络模型的参数，并将其用于对输入图像进行水炮射流轨迹分割。

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