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龙图腾网获悉长春卓视达科技推广有限责任公司申请的专利一种适用于任意场景下的高精度森林烟火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：CN116188442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310208976.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种适用于任意场景下的高精度森林烟火检测方法是由曲达明;于啸;黄艳金设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于任意场景下的高精度森林烟火检测方法在说明书摘要公布了：一种适用于任意场景下的高精度森林烟火检测方法，涉及烟火检测识别领域，首先获取真实可见光视频数据，通过设置时间间隔，对视频数据采样，得到对应的多帧可见光图像；通过构建并训练天气识别网络模型对当前场景的天气类型进行识别；选择对应天气场景下的单帧烟火检测模型对获取的多帧可见光图像中的每一帧图像进行烟火检测；通过对烟火检测结果进行后处理以及对多帧图像预测结果进行汇总投票得到最终结果。本发明泛化能力强，检测精度高，鲁棒性强，有效地降低了云雾导致的误检情况。

本发明授权一种适用于任意场景下的高精度森林烟火检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于任意场景下的高精度森林烟火检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取真实可见光视频数据，通过设置时间间隔，得到对应的多帧可见光图像； 步骤S2：构建并训练天气识别网络模型，使用天气识别网络模型识别当前场景的天气类型； 步骤S3：构建并训练对应不同天气场景下的单帧烟火检测模型，使用单帧烟火检测模型对获取的多帧可见光图像中的每一帧图像进行烟火检测； S3.1构建不同天气场景下的烟火检测数据集，标注烟火的位置信息，同时标注不同天气场景下的干扰目标，将烟火检测数据集划分为训练集、验证集和测试集；在训练阶段使用mosic数据增强将多幅图像经过裁剪、旋转、翻转变换后组合参与训练； S3.2构建单帧烟火检测模型，该单帧烟火检测模型为yolov5网络模型，该yolov5网络模型结构包括骨干网络、Neck和检测头，所述骨干网络负责特征提取，在其末端添加坐标注意力增强对烟火特征的提取能力； S3.2.1经过骨干网络的特征提取得到形状为H×W×C的特征图，H表示特征图的高度，W表示特征图的宽度，C表示特征图的通道数量，对特征图的每个通道均沿着垂直方向和水平方向进行平均池化操作，让特征沿着空间的两个方向聚合，产生在H方向和W方向上具备方向感知的两个中间特征向量； S3.2.2对得到的两个中间特征向量沿着通道维度拼接，使用卷积核尺寸为1×1的卷积操作对通道进行压缩，再通过BN激活函数和ReLU激活函数激活，最后通过非线性激活函数进行激活，得到包含垂直方向和水平方向信息的中间向量； S3.2.3对上述包含垂直方向和水平方向信息的中间向量沿着H方向与W方向分成独立的两个特征张量，使用卷积核尺寸为1×1的卷积操作让这两个特征张量的通道数量恢复至输入时的通道数量，使用Sigmoid函数激活，最后通过扩展得到H方向和W方向两个方向上的注意力权重矩阵； S3.3基于不同天气场景下的烟火检测数据集训练对应的单帧烟火检测模型，选用SGD优化器和余弦退火学习率算法，根据结果不断调整训练超参数得到最优单帧烟火检测模型； S3.4根据步骤S2的天气类型识别结果，选择对应天气场景的最优单帧烟火检测模型对多帧图像中的每一帧图像都进行烟火检测，检测的结果中包含烟火目标与其它干扰目标的位置信息与置信度； 步骤S4：烟火检测结果后处理； 步骤S5：多帧图像预测结果汇总分析。

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