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龍圖騰網獲悉中山大學·深圳;中山大學申請的專利一種基于顏色邊緣深度感知的火災檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114723959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210335590.8，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權一種基于顏色邊緣深度感知的火災檢測方法及系統是由陳俊周;王堅成;蒲佳俊;譚光設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于顏色邊緣深度感知的火災檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于顏色邊緣深度感知的火災檢測方法及系統，包括：獲取待識別圖像，并將所述待識別圖像輸入至火災檢測模型，以使所述火災檢測模型對所述待識別圖像進行特征提取，獲得所述待識別圖像的第一顏色特征圖和第一邊緣特征圖，并對所述第一顏色特征圖和所述第一邊緣特征圖合并后的第一特征圖進行隱式特征提取，繼而根據隱式特征提取結果，輸出火災檢測結果。本發明所公開的火災檢測模型為一種二階段特征提取架構，包括顯式特征提取階段與隱式特征提取階段，實現對圖像顏色、邊緣、空間細節和深度的特征提取。同時，通過對火災檢測模型內部架構的優化，進一步簡化模型，降低模型的計算量，提升模型的處理速度與準確率。

本發明授權一種基于顏色邊緣深度感知的火災檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于顏色邊緣深度感知的火災檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待識別圖像，并將所述待識別圖像輸入至火災檢測模型，以使所述火災檢測模型對所述待識別圖像進行特征提取，獲得所述待識別圖像的第一顏色特征圖和第一邊緣特征圖，并對所述第一顏色特征圖和所述第一邊緣特征圖合并后的第一特征圖進行隱式特征提取，繼而根據隱式特征提取結果，輸出火災檢測結果； 其中，所述火災檢測模型為二階段特征提取架構，所述二階段特征提取架構包括顯式特征提取階段與隱式特征提取階段，所述顯式特征提取階段用于對輸入圖像進行顏色特征提取和邊緣特征提取，所述隱式特征提取階段用于對輸入的顏色特征圖和邊緣特征圖進行合并，并對合并圖像進行隱式特征提取； 所述對所述第一顏色特征圖和所述第一邊緣特征圖合并后的第一特征圖進行隱式特征提取，包括： 將所述第一顏色特征圖和所述第一邊緣特征圖合并得到第一特征圖； 通過第六卷積層，對所述第一特征圖進行通道數交換，提取小尺度特征，得到所述第一特征圖對應的第一細節特征圖； 分別通過第七卷積層和第八卷積層，捕捉所述第一特征圖的大尺度感受野中的局部空間細節特征和中尺度感受野中的局部空間細節特征，得到所述第一特征圖對應的第二細節特征圖和第三細節特征圖； 通過第九卷積層，捕捉所述第一特征圖的中尺度感受野中的關鍵特征，得到所述第一特征圖對應的第四細節特征圖； 將所述第一細節特征圖、所述第二細節特征圖、所述第三細節特征圖、所述第四細節特征圖合并，得到所述第一特征圖對應的第二特征圖，并將所述第二特征圖作為所述第一特征圖，對所述第二特征圖進行迭代處理，每次迭代處理時根據當前的所述第一特征圖更新所述第二特征圖，直至滿足預設的操作次數，并將當前的所述第二特征圖作為所述第一特征圖對應的第三特征圖； 在所述將當前的所述第二特征圖作為所述第一特征圖對應的第三特征圖之后，還包括對所述第三特征圖進行深度特征提取，具體為： 通過基層堆疊殘差網絡結構的操作，提取所述第三特征圖的初始深度特征，得到所述第三特征圖對應的第四特征圖； 根據所述第三特征圖的尺寸，結合降維層的平均池化操作，調整所述第四特征圖的尺寸至預設的范圍內，得到所述第四特征圖對應的第五特征圖； 采用高效通道注意力機制，對所述第五特征圖進行第一全局平均池化操作，得到對應的通道級特征向量，并按照預設的初始深度特征提取流程，對所述第五特征圖進行初始深度特征提取，獲得所述第五特征圖對應的第六特征圖，并將所述第六特征圖作為所述第三特征圖，對所述第六特征圖進行迭代處理，每次迭代處理時根據當前的所述第三特征圖更新所述第六特征圖，直至滿足預設的處理次數，并將當前的所述第六特征圖作為所述第三特征圖對應的第七特征圖，完成對所述第三特征圖的深度特征提取； 所述根據隱式特征提取結果，輸出火災檢測結果，具體為： 將第三特征圖對應的第七特征圖輸入至分類層，對所述第七特征圖進行批標準化操作和第二全局平均池化操作，提取所述第七特征圖的關鍵特征； 根據提取結果，結合Softmax分類器的分類計算，將所述待識別圖像中是否存在火焰的分類結果作為所述火災檢測結果，并輸出所述火災檢測結果。

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