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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种端到端三维卷积目标检测网络的视频烟雾检测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：CN114550032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210109359.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种端到端三维卷积目标检测网络的视频烟雾检测方法是由张启兴;霍一诺;张永明设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端三维卷积目标检测网络的视频烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于端到端三维卷积目标检测网络的视频烟雾检测方法及系统，其方法包括：S1：从多个烟雾视频中获取视频帧并进行分组，构建视频帧序列，对其进行数据增强，构建增强数据集；S2：将增强数据集输入三维卷积烟雾检测网络，烟雾检测网络包括：三维卷积层、跨阶段局部残差网络模块、金字塔池化模块、路径聚合网络模块和张量解码器；输出烟雾识别结果以及定位。本发明提供的方法，能够有效地提取出烟雾的静态和动态特征，动态特征与静态特征的结合可以有效提高视频烟雾检测算法的可靠性，从而准确地识别和定位视频帧中的烟雾。

本发明授权一种端到端三维卷积目标检测网络的视频烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端三维卷积目标检测网络的视频烟雾检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：从多个烟雾视频中获取视频帧并进行分组，构建视频帧序列，对其进行数据增强，构建增强数据集，具体包括： 步骤S11：获取多个烟雾视频，每隔固定帧提取图像，每提取100张图像构建一个视频帧序列，对其中每张包含烟雾的图像进行标记； 步骤S12：生成两个随机数a和b，令0a132，0b89，令i=a×100+b；从所述增强数据集中第i张图片，即第a个所述视频帧序列的第b张图片开始提取12张连续的图像，得到新的视频帧序列； 步骤S13：选取4个所述新的视频帧序列，对其中图像进行增强变换后，依次将4个所述视频帧序列中图像按相同的方式进行缩小拼接，得到一个增强视频帧序列，由此构建增强数据集；所述增强变换包括：翻转、裁剪、尺寸变换、平移变换与色域扭曲； 步骤S2：将所述增强数据集输入三维卷积烟雾检测网络，所述烟雾检测网络包括：三维卷积层、跨阶段局部残差网络模块、金字塔池化模块、路径聚合网络模块和张量解码器；输出烟雾识别结果以及定位，具体包括： 步骤S21：所述三维卷积层包括4个三维卷积层，输入为12×416×416×3，其中12为一个所述增强视频帧序列中的12张图像，416×416为图像大小，3为图像的RGB通道，每经过一个所述三维卷积层，长与宽均缩小一半，输出为1×52×52×128； 步骤S22：所述跨阶段局部残差网络模块由11个二维深度可分离卷积串联构成，将所述三维卷积层的输出，选取52×52，26×26，13×13三个尺度进行输出解码； 步骤S23：所述金字塔池化模块分别对应所述跨阶段局部残差网络模块的3个输出进行强化区域特征处理； 步骤S24：将所述金字塔池化模块的输出经由所述路径聚合网络模块进行各尺度之间的特征融合，得到3个大小为52×52×18，26×26×18，13×13×18的特征张量； 步骤S25：将3个所述特征张量分别输入对应的张量解码器进行解码，最终输出烟雾识别结果以及定位。

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