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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于图像识别与物理信息融合的长大隧道火灾态势实时预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：CN121435752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511641525.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图像识别与物理信息融合的长大隧道火灾态势实时预测方法是由唐飞;宋恪斌;胡隆华;张晓磊;孙协鹏;朱楠;胡鹏设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别与物理信息融合的长大隧道火灾态势实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别与物理信息融合的长大隧道火灾态势实时预测方法，包括：1、搭建复杂通风模式下缩尺寸长大坡度隧道火灾模拟装置，构建长大坡度隧道火灾数据集；2、构建基于VisionTransformer架构的长大坡度隧道火灾参数预测网络；3、构建长大坡度隧道火灾参数预测网络的总损失函数并进行训练，从而获得最优火灾参数预测模型，用于对长大坡度隧道火灾图像和物理信息进行预测，得到长大坡度隧道火灾参数。本发明能实现复杂通风模式下长大坡度隧道火灾的动态模拟，并根据火焰图像与物理信息实时预测施工运维阶段复杂通风模式耦合作用下不同坡度压强燃料高度位置长大坡度隧道火灾的热释放速率以及顶棚下方不同位置处的温度和热流分布。

本发明授权基于图像识别与物理信息融合的长大隧道火灾态势实时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别与物理信息融合的长大隧道火灾态势实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、搭建复杂通风模式下缩尺寸长大坡度隧道火灾模拟装置，用于构建长大坡度隧道火灾数据集，包括：长大坡度隧道物理信息参数数据集P、长大坡度隧道火灾图像数据集X和长大坡度隧道火灾实验值数据集Y； 步骤2、构建基于VisionTransformer架构的长大坡度隧道火灾参数预测网络，包括：物理信息编码模块、火焰图像特征提取模块、HRR特征融合模块、HRR预测头、T和Heatflux特征融合模块、T和Heatflux预测头，分别对P和X进行编码和特征提取，得到第i个工况下第m时刻的物理信息融合向量和火焰特征向量，并将和进行融合处理后，得到第i个工况下第m时刻的火焰参数特征融合向量，将输入HRR预测头得到第i个工况下第m时刻的热释放速率预测值；HRR嵌入层将转换为第i个工况下第m时刻的热释放速率特征向量；将、与对应的温度位置坐标特征向量融合得到第i个工况下第m时刻的温度特征融合向量；同时，将、与对应的热流位置坐标特征向量融合得到热流特征融合向量；将和分别输入到T预测头和HeatFlux预测头中，相应得到第i个工况下第m时刻的温度预测值和热流预测值； 步骤3、构建长大坡度隧道火灾参数预测网络的总损失函数，所述包括热释放速率损失函数、温度分布损失函数和热流分布损失函数； 步骤4、利用所述对火灾参数预测网络进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，直至所述收敛，从而获得最优火灾参数预测模型；用于对输入的长大坡度隧道火灾图像和物理信息进行预测，以实时输出对应的热释放速率预测值、温度分布预测值及热流分布预测值。

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