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龙图腾网获悉泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院申请的专利基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置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：CN116935197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310970792.4，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置是由余洪山;宋晓敏;陈同嘉设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置，通过获取密闭空间内采集的待检测图像；构建改进的YOLOv5网络并进行训练，得到异常火焰检测模型，改进的YOLOv5网络采用MobileNetV3卷积模块替换YOLOv5网络中的每一个普通卷积，MobileNetV3卷积模块包括第一卷积层、深度可分离卷积层、全局平均池化层、两个全连接层和第二卷积层，MobileNetV3卷积模块中的输入特征依次经过第一卷积层、深度可分离卷积层、全局平均池化层、两个全连接层和第二卷积层，得到第一输出特征，输入特征与第一输出特征进行跳跃连接，得到第二输出特征；将待检测图像输入异常火焰检测模型，得到检测结果；根据检测结果判断是否触发警报，该方法的检测精度高、速度快、准确度高。

本发明授权基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取密闭空间内采集的待检测图像； 构建改进的YOLOv5网络并进行训练，得到异常火焰检测模型，所述改进的YOLOv5网络采用MobileNetV3卷积模块替换YOLOv5网络中的每一个普通卷积，所述改进的YOLOv5网络中将YOLOv5网络中的所有的标准卷积模块替换为Mob-CBS模块，所述Mob-CBS模块包括依次连接的MobileNetV3卷积模块、BN层和Silu层，所述MobileNetV3卷积模块包括第一卷积层、深度可分离卷积层、全局平均池化层、两个全连接层和第二卷积层，所述MobileNetV3卷积模块中的输入特征依次经过所述第一卷积层、深度可分离卷积层、全局平均池化层、两个全连接层和第二卷积层，得到第一输出特征，所述输入特征与所述第一输出特征进行跳跃连接，得到第二输出特征； 将所述待检测图像输入所述异常火焰检测模型，得到检测结果； 根据所述检测结果判断是否触发警报。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院，其通讯地址为：362000 福建省泉州市鲤城区经济技术开发区崇宏街463号智能产业园办公楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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