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龙图腾网获悉应急管理部沈阳消防研究所申请的专利基于浅层引导深层特征融合的早期火灾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：CN116403136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310260546.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于浅层引导深层特征融合的早期火灾检测方法是由李泊宁;于春雨;李晓旭;张曦设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于浅层引导深层特征融合的早期火灾检测方法在说明书摘要公布了：一种基于浅层引导深层特征融合的早期火灾检测方法，包括以下步骤：1、使用缩放和池化操作降低输入特征图的尺寸；2、采用SGD模块将赋予每个浅层特征通道不同权重，为后续深层通道特征融合提供引导；3、使用骨干网络对输入特征进行提取，并对深层特征中的通道进行融合；4、对于融合后的深层特征进行处理，进一步提取融合后的特征；5、采用检测头对输出特征进行处理，得到视频帧的早期火灾检测结果。本方法可以有效检测到早期火灾，具有延迟低，准确率高的特点。

本发明授权基于浅层引导深层特征融合的早期火灾检测方法在权利要求书中公布了：1.基于浅层引导深层特征融合的早期火灾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：使用缩放和池化操作降低输入特征图的尺寸； 步骤B：采用SGD模块将赋予每个浅层特征通道不同权重，为后续深层通道特征融合提供引导； 步骤C：使用骨干网络对输入特征进行提取，并对深层特征中的通道进行融合； 步骤D：对于融合后的深层特征进行处理，进一步提取融合后的特征； 步骤E：采用检测头对输出特征进行处理，得到视频帧的早期火灾检测结果，其中步骤C具体包括如下步骤： 步骤C01：对于输入的特征进行通道拆分，平均分为两个通道的特征； 其中i＝1，2，Avg_split表示将输入特征平均拆分成两份； 步骤C02：对于步骤C01中得到的拆分后的特征进行1×1的卷积操作； 其中i＝1，2，Conv2D1×1表示1×1的卷积操作； 步骤C03：对于步骤C02中得到的进行通道打散操作； 其中i＝1，2，Shuffle表示通道打散操作；即将每个通道的特征进行打散操作； 步骤C04：对于步骤C03中得到的进行3×3卷积操作： 其中i＝1，2，Conv2D3×3表示3×3的卷积操作； 步骤C05：对于步骤C04中得到的进行1×1的卷积操作： 其中i＝1，2，Conv2D1×1表示1×1的卷积操作； 步骤C06：对于步骤C05得到的进行concat拼接操作： 步骤C07：对于步骤C06中得到的进行通道打散操作： 步骤C08：对于步骤C07中得到的与步骤C01中输入的特征进行相加操作： 步骤C09：将步骤C08的得到的作为输入，重复6次步骤C01～步骤C08中的操作，其中第i次操作得到的结果为步骤C10：对于步骤C09中得到的经过六次重复操作融合后的深层特征进行卷积操作： 步骤C11：对于步骤C10中得到的进行上采样操作：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人应急管理部沈阳消防研究所，其通讯地址为：110034 辽宁省沈阳市皇姑区文大路218-20甲；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。