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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于視頻的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115359037B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211110257.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于視頻的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)方法是由張為;劉長(zhǎng)松;李宇鳴設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于視頻的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于視頻的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)方法，包括以下步驟：視頻輸入；圖像預(yù)處理；多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)處理圖片，包括：1實(shí)時(shí)煙霧分割網(wǎng)絡(luò)：采用基于BiSeNet雙路徑圖像分割網(wǎng)絡(luò)，包括空間路徑和上下文路徑，并且在空間路徑中引入金字塔池化模塊，在上下文路徑中引入輕量級(jí)通道注意力模塊；將兩條路徑輸出的特征圖進(jìn)行特征融合輸出分割結(jié)果；2輕量化煙霧檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)：采用基于anchor?free策略的FCOS范式網(wǎng)絡(luò)，其骨干網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為去掉了全連接層的MobileNetV3，連接特征金字塔模塊，用以將低層級(jí)紋理信息與高層級(jí)語(yǔ)義信息相融合，生成更具表達(dá)的特征圖；將標(biāo)注好的煙霧圖片輸入到輕量化煙霧檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；煙霧判別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于視頻的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于視頻的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)方法，包括以下步驟： 步驟1，視頻輸入：從攝像頭子碼流或者視頻中讀入圖片； 步驟2，圖像預(yù)處理：對(duì)讀入的圖片進(jìn)行圖像縮放、圖像去噪預(yù)處理操作； 步驟3，多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)處理圖片，包括兩個(gè)部分： 1實(shí)時(shí)煙霧分割網(wǎng)絡(luò) 采用基于BiSeNet雙路徑圖像分割網(wǎng)絡(luò)，包括空間路徑和上下文路徑，并且在空間路徑中引入金字塔池化模塊，在上下文路徑中引入輕量級(jí)通道注意力模塊； 金字塔池化模塊采用四分支平行結(jié)構(gòu)，每一分支包含一條全局平均值池化-卷積-批歸一化-ReLU激活函數(shù)通路，從上到下池化模板的大小分別為1×1、2×2、3×3、6×6，用于生成不同分辨率的特征圖；將不同分辨率的特征圖按通道拼接為一個(gè)特征圖； 輕量級(jí)通道注意力模塊用于提取通道間的依賴關(guān)系，方法為：①將輸入圖片進(jìn)行全局平均池化操作；②進(jìn)行卷積核大小為k的1維卷積操作，并且經(jīng)過(guò)Sigmoid激活函數(shù)得到各個(gè)通道的權(quán)重ω，其中k值的選取由算式 得到，C表示特征通道數(shù)，γ＝2，b＝1；③將權(quán)重ω與輸入圖片進(jìn)行矩陣乘法操作，輸出特征圖； 將兩條路徑輸出的特征圖進(jìn)行特征融合輸出分割結(jié)果； 2輕量化煙霧檢測(cè)網(wǎng)絡(luò) 采用基于anchor-free策略的FCOS范式網(wǎng)絡(luò)，其骨干網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為去掉了全連接層的MobileNetV3，在MobileNetV3的側(cè)邊輸出之后，連接特征金字塔模塊，此特征金字塔模塊由卷積核為1的卷積操作組成，用以將低層級(jí)紋理信息與高層級(jí)語(yǔ)義信息相融合，生成更具表達(dá)的特征圖；將標(biāo)注好的煙霧圖片輸入到輕量化煙霧檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到煙霧檢測(cè)結(jié)果； 步驟4，煙霧判別：將步驟3得到的煙霧分割結(jié)果與煙霧檢測(cè)結(jié)果相結(jié)合，設(shè)煙霧分割結(jié)果的最小外接矩形為Mseg，煙霧檢測(cè)結(jié)果的矩形檢測(cè)框?yàn)镸det，最終的檢測(cè)框由Mseg∩Mdet來(lái)確定，得到更加精確的檢測(cè)結(jié)果，用來(lái)判斷是否有煙霧產(chǎn)生。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人天津大學(xué)，其通訊地址為：300072 天津市南開(kāi)區(qū)衛(wèi)津路92號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。