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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于拆分Top-K注意力机制的烟雾图像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：CN119107508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411286918.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于拆分Top-K注意力机制的烟雾图像检测方法是由张荣辉;余炯泽;李腾飞设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于拆分Top-K注意力机制的烟雾图像检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及火灾检测技术领域，尤其是涉及一种基于拆分Top‑K注意力机制的烟雾图像检测方法，使用全监督方法训练所述烟雾网络模型；烟雾网络模型的特征提取网络的第三和第四阶段的提取模块基于拆分Top‑K注意力机制的Transformer模块构建，能够从图像的长距离噪音中有效提取全局特征，有效地聚合局部和全局特征，同时减少无关长范围依赖关系的噪声。所述跨阶段融合模块聚合来自四个阶段的输出，这样可以提高对烟雾特征在不同尺度上的灵活度和适应度，从而提高了检测精度。将聚合结果输入线性分类器，可以预测预设的四个类别的分数。综上，本申请提高了雾天条件下烟雾图像类别检测的准确性。

本发明授权一种基于拆分Top-K注意力机制的烟雾图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拆分Top-K注意力机制的烟雾图像检测方法，其特征在于，包括： 构建烟雾网络模型，使用全监督方法训练所述烟雾网络模型，得到预训练的烟雾网络模型，所述烟雾网络模型从输入端到输出端依次包括自适应暗通道先验指导网络、特征提取网络、跨阶段融合模块和线性分类器，所述特征提取网络包括四个不同阶段的提取模块，第三和第四阶段的提取模块基于Top-K注意力机制的Transformer模块构建； 采集烟雾图像，输入所述预训练的烟雾网络模型的所述自适应暗通道先验指导网络； 所述自适应暗通道先验指导网络提取所述烟雾图像的特征，利用所述特征区分烟雾和非烟雾区域，得到增强的图像特征； 所述特征提取网络接收所述增强的图像特征，各提取模块依次对所述增强的图像特征进行下采样，得到各阶段对应的层次化信息特征图，其中，所述第三和第四阶段的提取模块聚合所述增强的图像特征中的局部特征和全局特征，减少无关长范围依赖关系的噪声； 所述跨阶段融合模块聚合不同阶段的所述层次化信息特征图，得到聚合特征，将所述聚合特征输入所述线性分类器； 所述线性分类器基于所述聚合特征预测不同阶段的分数，基于所述分数输出烟雾图像对应的类别。

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