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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种轻量化自适应火灾烟雾火焰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：CN117095356B 。

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：202311178890.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种轻量化自适应火灾烟雾火焰检测方法是由沈鹏飞;孙宁;闵杰;周俊;杜艺生设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化自适应火灾烟雾火焰检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化自适应火灾烟雾火焰检测方法，包括以下步骤：1基于已知火灾图像视频数据，构建火灾图像数据集，2构建Transformer与CNN相结合的轻量化自适应火灾烟雾火焰检测神经网络，包括若干个深度可分离卷积模块、可变形自适应卷积与Transformer结合模块、以及可变形自适应卷积检测模块，利用火灾图像数据集对神经网络进行训练，得到轻量化自适应火灾烟雾火焰检测模型，3应用轻量化自适应火灾烟雾火焰检测模型，在火灾发生时，对火灾烟雾和火焰中的目标物位置进行识别。与主流火灾检测模型对比本发明在训练、验证、测试方面都取得了良好的效果且模型较为轻量，达到了检测速度和精度的平衡。

本发明授权一种轻量化自适应火灾烟雾火焰检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化自适应火灾烟雾火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于已知火灾图像视频数据，构建火灾图像数据集，包括若干自然光火灾图片、红外光火灾图片以及其图片中目标物的各个预设属性标签； S2、构建Transformer与CNN相结合的轻量化自适应火灾烟雾火焰检测神经网络，包括主干网络以及与主干网络连接的检测网络，所述主干网络包括：卷积模块、以及与其相连的若干个深度可分离卷积模块、可变形自适应卷积与Transformer结合模块；所述检测网络包括若干个可变形自适应卷积检测模块；可变形自适应卷积与Transformer结合模块作为主干网络的输出端与检测网络相连；可变形自适应卷积检测模块作为轻量化自适应火灾烟雾火焰检测神经网络的输出端； S3、利用步骤S1火灾图像数据集对步骤S2构建的Transformer与CNN相结合的轻量化自适应火灾烟雾火焰检测神经网络进行训练，得到轻量化自适应火灾烟雾火焰检测模型；具体为：以火灾图像数据集中若干自然光火灾图片、红外光火灾图片为输入，对应的火灾中烟雾和火焰的目标物位置为输出，对神经网络进行训练，训练过程中，对输入图片的特征进行动态提取，对火灾中烟雾和火焰的区域给出多个预测框，通过得分和非极大值抑制方法筛选出满足预设置信度的火灾烟雾和火焰的预测框的最好目标框，得到最优的火灾中烟雾和火焰的目标物位置； S4、应用轻量化自适应火灾烟雾火焰检测模型，在火灾发生时，输入实时采集的火灾图像，对火灾烟雾和火焰中的目标物位置进行识别。

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