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龙图腾网获悉重庆科技大学申请的专利基于RoseConv2d的火焰、烟雾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：CN120071247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510136069.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于RoseConv2d的火焰、烟雾检测方法是由黄有波;赖鹏浩;颜华;董炳燕;向超;王文和;鲁宁;米红甫;孔晨宇设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RoseConv2d的火焰、烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于RoseConv2d的实时火焰、烟雾检测方法，包括以下步骤：S1，数据采集：实时采集火焰、烟雾图像；S2，构建火焰、烟雾检测模型：在模型的FireDetectionModel部分添加RoseConv2d、ECA注意力机制、CBAM注意力机制；S3，获得火焰、烟雾的检测结果：将预处理后的待检测火焰和或烟雾图像输入火焰、烟雾检测模型，得到检测结果；检测结果包括烟雾的数值和火焰的数值。本发明提出的检测方法在各种场景下的火灾检测中，均能确保高准确率和低误检率。与现有的深度学习火灾检测算法相比，在处理背景与火焰、烟雾颜色相近的场景，以及不同规模的火势时，本发明均能提供更为可靠的检测效果。

本发明授权基于RoseConv2d的火焰、烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.基于RoseConv2d的火焰、烟雾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集火焰图像和或烟雾图像； S2，将所述图像输入火焰、烟雾检测模型获得检测结果，检测结果包括火焰的数值和或烟雾的数值； 所述火焰、烟雾检测模型包括三个模块，第一部分模块的输出端与第二部分模块的输入端相连，第二部分模块的输出端与第三部分模块的输入端相连；其中第一部分模块依次由卷积层、归一化层、激活函数层与ECA层组成，第二部分模块依次由残差层、卷积层、归一化层、激活函数层、CBAM层与残差层组成，第三部分模块依次由自适应平均池化层、展平层、全连接层与激活函数层组成； 所述卷积层为Roseconv2d，RoseConv2d是一个二维卷积层，其构成过程如下： 首先，设置原始卷积核，所述原始卷积核为一个二维矩阵，所述矩阵中的每个元素都代表一个权重，其中原始卷积核的高度和宽度相等，视为一个正方形； 然后，通过两条对角线将原始卷积核划分为四个相同的三角形卷积核，其中每个三角形卷积核视为一个矩形的卷积核，处于三角形内区域的值为x，x为基于正态分布的随机值，处于非三角形内的值为0； 接着，将四个三角形卷积核进行重叠摆放，摆放成与原始卷积核相同大小的一个正方形：依次将四个三角形卷积核的直角放置于左上角、右上角、右下角、左下角的位置； 在实行Roseconv2d卷积时，输入数据分别通过四个三角形卷积核进行卷积操作，生成相应的卷积特征图；将得到的四个卷积特征图进行逐元素相加，形成最终的输出。

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