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龙图腾网获悉安徽大学;滁州学院申请的专利一种基于深度学习的双目云台火源自动定位方法、装置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：CN119625912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411752119.4，技术领域涉及：G08B17/12；该发明授权一种基于深度学习的双目云台火源自动定位方法、装置是由王涛;罗子健;陈硕;周新国;陆国生设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的双目云台火源自动定位方法、装置在说明书摘要公布了：本发明涉及应急消防技术领域，具体涉及基于深度学习的双目云台火源自动定位方法、装置。本发明通过搭载双目摄像头的云台对目标火灾环境进行拍摄，再对拍摄的视频流进行处理以得到对齐的视频帧及视差图，接着采用训练好的火焰检测模型实时分析这些视频帧以检测出火焰的像素位置进而得到视差，最后结合双目摄像头及云台的参数计算出火源的绝对位置；整个过程实现了准确的火焰检测及定位，减少了人工干预、增加了人员的安全系数。本发明解决了现有将深度学习应用到火源定位存在实现困难、效果存在改进空间的问题。

本发明授权一种基于深度学习的双目云台火源自动定位方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的双目云台火源自动定位方法，其特征在于，包括： 步骤一，采用搭载双目摄像头的云台对目标火灾环境进行拍摄，以得到左、右路视频流；其中，双目摄像头预先已完成双目标定； 步骤二，将左、右路视频流按时间顺序对应分解成若干个左、右路视频帧，并取相同时刻下的左、右路视频帧作为一组； 步骤三，对同一组的左、右路视频帧进行立体校正和立体匹配以确保图像对齐，并计算出基于左路视频帧的左视差图或基于右路视频帧的右视差图； 步骤四，按时间顺序将若干个左路视频帧通过训练好的火焰检测模型依次进行检测，直至在某个左路视频帧中检测到火源、并输出火源在该左路视频帧中的像素位置（x_l，y_l），接着基于（x_l，y_l）从左视差图中获取其对应的视差值d 0；其中，x_l表示火源在左路视频帧中的像素横坐标，y_l表示火源在左路视频帧中的像素纵坐标； 或，按时间顺序将若干个右路视频帧通过训练好的火焰检测模型依次进行检测，直至在某个右路视频帧中检测到火源、并输出火源在该右路视频帧中的像素位置（x_r，y_r），接着基于（x_r，y_r）从右视差图中获取其对应的视差值d；其中，x_r表示火源在右路视频帧中的像素横坐标，y_r表示火源在右路视频帧中的像素纵坐标； 步骤五，基于视差值d 0，并结合双目摄像头及云台的参数，计算出火源的绝对位置（x,y,z）；其中，x表示火源的绝对X轴坐标，y表示火源的绝对Y轴坐标，z表示火源的绝对z轴坐标； 步骤四中，火源检测模型包括： 特征提取部，其用于对输入图像进行多层次特征提取； 注意力部，其用于通过注意力机制将特征提取部的部分输出进行处理，使其聚焦于显著特征； 特征融合部，其用于对特征提取部的其余输出和注意力部的输出进行多层次融合以得到多尺度特征；以及 输出部，其用于将多尺度特征转换成若干个候选框，以在输入图像上标记出火源；其中，输入图像为左路视频帧或右路视频帧。

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