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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于视频目标检测网络的隧道火灾智能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：CN116824441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310670772.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频目标检测网络的隧道火灾智能检测方法是由张绍阳;宋焕生;梁浩翔;文雅;张子卓;杨添顺;潘雨辰;马辛洲;付志鑫设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频目标检测网络的隧道火灾智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频目标检测网络的隧道火灾智能检测方法，该方法基于构建的隧道火灾目标数据集，结合视频目标检测网络训练该数据集，得到火灾检测模型；输入待检测视频流，利用烟雾区域筛选策略判断是否存在烟雾区域，再采用火灾检测模型对存在烟雾区域的视频序列进行检测，并利用基于面积变化率的火灾误检识别策略降低误报，得到准确的隧道火灾检测结果。本发明能连续多帧分析视频中的火焰烟雾运动，结合构建的数据集与视频目标网络检测前后的多种策略，提升了计算效率，降低了火灾误报；本发明在多种隧道监控场景中都具有准确的火灾检测精度，具有较强的实用价值与市场潜力。

本发明授权一种基于视频目标检测网络的隧道火灾智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频目标检测网络的隧道火灾智能检测方法，其特征在于，该方法基于构建的隧道火灾目标数据集，结合视频目标检测网络训练该数据集，得到火灾检测模型；输入待检测视频流，利用烟雾区域筛选策略判断是否存在烟雾区域，再采用火灾检测模型对存在烟雾区域的视频序列进行检测，并利用基于面积变化率的火灾误检识别策略降低误报，得到准确的隧道火灾检测结果；包括以下步骤： 步骤一，构建隧道火灾目标数据集：获取隧道场景的火灾烟雾视频，并对其火焰与烟雾目标进行连续帧的标注，标注文件包括火灾烟雾图像的尺寸和矩形标注框的位置，从而得到隧道火灾目标数据集； 步骤二，使用视频目标检测网络，训练步骤一中的隧道火灾目标数据集，训练结束后，得到火灾检测模型； 步骤三，对隧道监控视频流数据，采用烟雾区域筛选策略判断是否存在烟雾区域，若存在烟雾区域则转入步骤四进行火灾检测，若不存在烟雾区域则不进行火灾检测； 步骤四，采用步骤二的火灾检测模型对存在烟雾区域的视频序列进行检测，得到火焰与烟雾目标并有矩形框标明其图像位置，使用基于面积变化率的火灾误检识别策略，判断是否误检，若不存在误检则上报火灾事件，若存在误检则不上报火灾； 步骤五，对于上报的火灾事件，保存对应的火焰烟雾视频序列至本地，并记录对应的火灾事件的发生时间，完成火灾智能检测； 所述步骤三包括： 步骤3.1，采用高斯混合背景建模方法，对视频流中的背景区域进行建模，提取烟雾的运动区域，利用N×N的窗口在运动区域中筛选疑似烟雾区域； 步骤3.2，对疑似烟雾区域的筛选结果，根据烟雾图像与非烟雾图像在HSV色彩模型三通道中的变化，使用颜色特性的方法确定是否存在烟雾区域； 所述基于面积变化率的火灾误检识别策略包括： 利用火灾检测模型检测到的火焰与烟雾矩形框，计算矩形框的面积变化率，如式1所示： 1 其中，表示帧内火焰烟雾检测矩形框面积的变化率，、分别表示第帧和第帧图像中检测区域面积； 统计连续100帧内的火焰与烟雾目标的平均面积变化率，若统计结果高于10，则认为当前检测的火焰与烟雾目标不存在误检，发生了火灾事件，上报火灾事件；若统计结果低于10，则认为目前的火灾烟雾检测存在误检，此时不进行火灾上报。

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