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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于视觉识别的智能火灾检测及定位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：CN120451787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510543178.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于视觉识别的智能火灾检测及定位方法是由李德权;李谡;方欢;荣传新设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉识别的智能火灾检测及定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及火灾监测技术领域，具体为一种基于视觉识别的智能火灾检测及定位方法，包括：对YOLOv8模型进行改进，结合图像分割和深度估计模型，通过多元火焰数据集训练得到多阶段火焰深度识别模型；通过多阶段火焰深度识别模型对火焰监测图像识别，包括通过目标检测算法确定火焰监测图像中的预警区域，通过MobileSAM模型对预警区域识别，得到分布区域和分割掩码；通过DepthAnything模型对分布区域和分割掩码识别，得到火焰深度数据；对单目相机进行内外参标定，结合火焰深度数据，将火焰像素坐标系转换到世界坐标系，得到火焰的三维空间位置；本发明根据火焰的三维空间位置识别火灾预警系数，准确进行火灾预警。

本发明授权一种基于视觉识别的智能火灾检测及定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉识别的智能火灾检测及定位方法，其特征在于，包括： 采集多元场景的火焰图像，对火焰图像进行识别和标注，得到多元火焰数据集； 通过多元火焰数据集对改进的YOLOv8模型训练，得到多阶段火焰深度识别模型，包括火灾检测模块和火灾深度识别模块；YOLOv8模型的改进包括GSConv模块和CFB模块； 根据CFB模块进行的模型改进包括：将YOLOv8模型中C2f层替换为CFB模块； 所述CFB模块包括主分支和火焰特征分支； 所述主分支为C2f结构，对融合特征图进行特征识别，得到第一火焰特征数据； 所述火焰特征分支包括多尺度特征提取结构，使用3×3、5×5、7×7三种尺度的卷积核，同时捕捉不同大小的火灾特征，再通过动态权重机制自适应调整各尺度特征，得到火灾多尺度特征数据；还包括颜色感知结构，基于1×1卷积提取颜色信息，通过Sigmoid激活处理，得到火灾颜色特征数据； 所述CFB模块根据第一火焰特征数据、火灾多尺度特征数据和火灾颜色特征数据进行特征融合，得到火灾融合特征； 通过摄像装置实时监测，得到火焰监测图像；通过火灾检测模块对火焰监测图像进行识别，得到火灾融合特征； 根据火灾深度识别模块对火灾融合特征识别；通过目标检测算法确定火焰监测图像的火焰预警区域，通过MobileSAM模型对火焰预警区域识别，得到火焰分布区域和火焰分割掩码；通过DepthAnything模型对火焰分布区域和火焰分割掩码识别，得到火焰深度数据； 根据火焰深度数据得到火焰深度图，根据火焰深度图中像素的深度值和摄像装置参数，将火焰分布区域的像素坐标转换成世界坐标，得到三维空间位置； 获取火焰三维空间位置的时间序列数据，根据着火点材料、实时环境数据和时间序列数据识别得到火灾预警系数，进行预警。

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