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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种大跨空间仓库货架火灾定位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：CN117152663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202311186986.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种大跨空间仓库货架火灾定位方法是由张为;刘长松设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大跨空间仓库货架火灾定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大跨空间仓库货架火灾定位方法，包括以下步骤：视频输入：读取仓库货架的监控视频帧，并进行包括滤波、降噪、校正在内的图像预处理操作；火灾检测：将经过预处理操作的视频帧通过火灾检测模块检测是否有火灾发生，如果有则输出像素级火灾坐标；在火灾检测网络的训练过程中，采用Focal损失函数与IOU损失函数相融合的形式来对网络进行训练；货架行列划分：将正常状态下的货架通过货架定位模块进行行列划分，货架定位模块是基于HED边缘检测算法构建的；将步骤2得到的像素级火灾坐标映射到步骤3得到的货架行列轮廓图中，输出火灾所在货架的行列信息。

本发明授权一种大跨空间仓库货架火灾定位方法在权利要求书中公布了：1.一种大跨空间仓库货架火灾定位方法，包括以下步骤： 步骤1，视频输入：读取仓库货架的监控视频帧，并进行包括滤波、降噪、校正在内的图像预处理操作； 步骤2，火灾检测：将经过预处理操作的视频帧通过火灾检测模块检测是否有火灾发生，如果有则输出像素级火灾坐标；在火灾检测网络的训练过程中，采用Focal损失函数与IOU损失函数相融合的形式来对网络进行训练； 步骤3，货架行列划分：将正常状态下的货架通过货架定位模块进行行列划分，货架定位模块是基于HED边缘检测算法构建的，方法如下： HED边缘检测算法所构建的边缘检测网络，主干网络分成若干个阶段，每个阶段由3个卷积-批归一化-ReLU组所组成，不同阶段之间采用最大值池化相连接，构成多尺度网络结构；在主干网络中的每个阶段之后引入了整体边缘注意力SE模块，SE模块由1个固定权重的拉普拉斯卷积层，1个平均值池化层和2个全连接层依次串联组成；在主干网络的每个阶段的SE模块之后还并行连接有旁路网络，该旁路网络采用1×1卷积层对主干网络提取到的特征进行压缩；将得到的各个阶段的旁路特征图按通道拼接，得到粗提取边缘图；将粗提取边缘图通过非极大值抑制算法进行行列细化，得到最终的货架行列轮廓图； 在边缘检测网络训练过程中，采用深度监督机制，即将各个阶段旁路输出图与最终的边缘图全部计算损失，损失函数为交叉熵损失函数与Dice损失函数的加权融合； 步骤4，坐标映射：将步骤2得到的像素级火灾坐标映射到步骤3得到的货架行列轮廓图中，输出火灾所在货架的行列信息。

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