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龙图腾网获悉上海电子信息职业技术学院申请的专利少样本学习的自适应多尺度动态火灾检测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：CN121330620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511883750.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权少样本学习的自适应多尺度动态火灾检测方法及系统是由刘福新;周仁琴设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本少样本学习的自适应多尺度动态火灾检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与公共安全技术领域，特别是涉及一种少样本学习的自适应多尺度动态火灾检测方法及系统。所述方法包括：构建多尺度语义属性库；基于视频序列生成融合颜色、时域运动及多尺度光流信息的多尺度动态特征图；获取视觉、文本特征向量，通过对比学习进行跨模态语义对齐构建基础模型；计算视觉原型和语义原型并融合得到场景原型，对基础模型进行微调生成场景专用模型；获取实时视频序列并计算得到实时多尺度动态特征图，并提取实时特征视觉向量与场景原型之间的余弦相似度，从而进行实时火灾检测。由于提取了多尺度光流信息，能精准捕捉从微观闪烁到宏观蔓延的全尺度动态特性，能够高效检测火灾。

本发明授权少样本学习的自适应多尺度动态火灾检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种少样本学习的自适应多尺度动态火灾检测方法，其特征在于，所述方法包括： 收集火灾数据，基于所述火灾数据确定原子属性集合、尺度上下文集合、属性关系集合，包括：基于所述火灾数据定义静态视觉属性和动态行为属性，并将所述静态视觉属性和动态行为属性构成原子属性集合；基于所述火灾数据定义各个观察尺度，并基于各个所述观察尺度构建尺度上下文集合；建立尺度与属性之间的映射函数，构建尺度与属性之间的组合，生成语义描述文本作为属性关系集合；基于所述原子属性集合、尺度上下文集合、属性关系集合构建多尺度语义属性库； 获取待分析的视频序列，对所述视频序列进行多尺度动态特征提取，生成融合颜色、时域运动及多尺度光流信息的多尺度动态特征图，包括：对于所述视频序列，提取出关键帧的RGB颜色通道；采用三帧差分法计算出所述视频序列中视频帧的帧差；基于所述视频序列，采用轻量级深度学习光流网络在多尺度空间金字塔上计算光流生成多尺度光流信息；将所述RGB颜色通道、帧差多尺度光流信息进行拼接融合，生成多尺度动态特征图； 基于所述多尺度动态特征图得到视觉特征向量，基于所述多尺度语义属性库得到文本特征向量，通过对比学习损失将所述视觉特征向量与所述文本特征向量进行跨模态语义对齐，构建预训练好的基础模型； 根据所述多尺度语义属性库计算视觉原型和语义原型并融合得到场景原型，对所述基础模型进行参数优化，生成场景专用模型； 获取实时视频序列并计算得到实时多尺度动态特征图，使用所述场景专用模型中的视觉编码器确定实时视觉特征向量，并计算所述实时视觉特征向量与所述场景原型之间的余弦相似度，基于所述余弦相似度进行实时火灾检测。

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