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龙图腾网获悉西南交通大学;欧亚高科数字技术有限公司申请的专利用于火灾烟雾检测的网络模型优化方法、系统及存储介质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：CN119206402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411366168.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权用于火灾烟雾检测的网络模型优化方法、系统及存储介质是由程军强;崔少飞;程永磊;张目华;袁国钧;张益策;危爽;马磊;黄德青;秦娜;孙永奎设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于火灾烟雾检测的网络模型优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及用于火灾烟雾检测的网络模型优化方法、系统及存储介质，所述方法包括收集火灾烟雾数据集，数据集中包括正样本和负样本，还通过计算火灾烟雾视频中不同帧之间的相似度，从火灾烟雾视频中提取能够代表不同状态的火灾烟雾特征图像，并将其添加到火灾烟雾数据集中，对火灾烟雾数据集中的所有图像进行分析获取分析结果，并基于分析结果对不同的图像使用不同的处理方式，并将处理后的图像作为训练数据集，用来训练识别火灾烟雾的目标检测模型，在训练目标检测模型的过程中，融入CBAM注意力机制提取图像特征，通过调整参数优化目标检测模型。本发明能够通过优化目标检测模型提高模型的识别速度和识别准确率。

本发明授权用于火灾烟雾检测的网络模型优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.用于火灾烟雾检测的网络模型优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 收集火灾烟雾数据集，所述火灾烟雾数据集中包括正样本和负样本，所述正样本包括在不同环境和条件下的火灾烟雾图像和模拟烟雾图像，所述负样本包括和火灾烟雾图像相似的相似图像，还收集火灾烟雾视频； 对于获取的所述火灾烟雾视频，通过计算所述火灾烟雾视频中不同帧之间的相似度，从所述火灾烟雾视频中提取能够代表不同状态的火灾烟雾特征图像，将提取出的所述火灾烟雾特征图像添加到所述火灾烟雾数据集中； 对所述火灾烟雾数据集中的所有图像进行分析获取分析结果，并基于所述分析结果对不同的图像使用不同的处理方式，并将处理后的图像作为训练数据集，用来训练识别火灾烟雾的目标检测模型； 在训练所述目标检测模型的过程中，还融入CBAM注意力机制提取图像特征，通过调整参数优化所述目标检测模型，还应用模型剪枝技术减少模型的计算量； 其中，对所述火灾烟雾数据集中的所有图像进行分析获取分析结果，包括如下步骤： 对所述火灾烟雾数据集中的图像进行第一分析获取第一分析结果，所述第一分析是指对图像的基本属性信息进行分析，所述第一分析结果包括图像的类型数据、尺寸数据、像素数量、亮度数据和清晰度，还对所述火灾烟雾数据集中的图像进行第二分析并获取第二分析结果，所述第二分析是指将亮度数据分为多个类别，分析图像中每个亮度类别的像素数量，还对图像进行分割获取多个分割区域，分析每个分割区域中每个亮度类别的像素数量，所述第二分析结果包括图像的亮度分布数据和对比度数据，还对所述火灾烟雾数据集中的图像进行第三分析并获取第三分析结果，所述第三分析是指对图像的特征和质量进行分析，第三分析结果是指图像的边缘和纹理特征、颜色分布和图像是否模糊。

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