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龍圖騰網獲悉深圳小湃科技有限公司申請的專利煙霧和火焰檢測方法、裝置、設備及存儲介質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：CN115761332B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211430723.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權煙霧和火焰檢測方法、裝置、設備及存儲介質是由王曉暉;梁婷;李彬;李昌毅;張杏嬋;韋佳旭;余聰聰設計研發完成，并于2022-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本煙霧和火焰檢測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機視覺的技術領域，尤其涉及一種煙霧和火焰檢測方法、裝置、設備及存儲介質，該煙霧和火焰檢測方法包括：對已標記目標物的已標記圖像數據進行預處理，使用預處理后的已標記圖像數據建立訓練數據集，其中，目標物包括煙霧和火焰；通過訓練數據集對基于卷積神經網絡和多頭注意力機制構建的初始神經網絡模型進行訓練，得到目標神經網絡；獲取待檢測環境的待檢圖像數據，將待檢圖像數據輸入所述目標神經網絡模型，得到由所述目標神經網絡模型輸出的檢測結果。本發明實現了提高煙霧和火焰檢測的準確性。

本發明授權煙霧和火焰檢測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種煙霧和火焰檢測方法，其特征在于，所述煙霧和火焰檢測方法包括以下步驟： 對已標記目標物的已標記圖像數據進行預處理，使用預處理后的所述已標記圖像數據建立訓練數據集，其中，所述目標物包括煙霧和火焰； 通過所述訓練數據集對基于卷積神經網絡和多頭注意力機制構建的初始神經網絡模型進行訓練，得到目標神經網絡模型；其中，所述初始神經網絡模型包括特征提取網絡和前饋預測網絡，所述特征提取網絡包括串聯的多個特征提取塊，各個所述特征提取塊均包括卷積塊和注意力機制塊；在對所述初始神經網絡模型進行訓練的過程中，通過所述注意力機制對所述卷積塊提取的特征數據進行局部特征強化并通過自注意力權重捕獲子空間的特征信息，得到所述特征提取塊的輸出結果；其中，所述通過所述訓練數據集對基于卷積神經網絡和多頭注意力機制構建的初始神經網絡模型進行訓練，得到目標神經網絡模型的步驟，包括：將所述訓練數據集輸入所述特征提取網絡，通過所述特征提取網絡中的多個所述特征提取塊依次進行特征提取，得到訓練特征，其中，多個所述特征提取塊中上一個特征提取塊的輸出結果為下一個特征提取塊的輸入數據；融合多個所述訓練特征得到學習特征；將所述學習特征輸入所述前饋預測網絡，得到訓練結果；根據所述訓練結果，調整所述初始神經網絡模型中的網絡參數，得到所述目標神經網絡模型； 獲取待檢測環境的待檢圖像數據，將所述待檢圖像數據輸入所述目標神經網絡模型，得到由所述目標神經網絡模型輸出的檢測結果； 所述對已標記圖像數據進行預處理的步驟，包括： 通過幾何變換對所述已標記圖像數據進行數據增強； 將具有不同所述目標物的所述已標記圖像數據按照預設混合系數進行混合處理； 將不同圖像背景的所述已標記圖像數據進行混合處理。

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