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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种多尺度交互融合的烟雾图像分割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：CN120298689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510348806.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种多尺度交互融合的烟雾图像分割方法是由李艳;华泽玺;刘玄;李翔设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度交互融合的烟雾图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割技术领域，公开一种多尺度交互融合的烟雾图像分割方法，包括步骤：构建烟雾分割数据集；使用烟雾分割数据集对烟雾分割模型进行训练；所述烟雾分割模型包括Transformer编码器、CNN编码器、多层级特征互补模块、多尺度融合解码模块；将原始图像分别输入Transformer编码器、CNN编码器；Transformer编码器输出的Ftransformeri和CNN编码器输出的FCNNi共同输入多层级特征互补模块得到特征图Fi；将n张特征图Fi输入多尺度融合解码模块进行融合，得到烟雾分割结果。本发明用于提取烟雾区域，能够提供更加准确的烟雾区域信息，对火灾的早期预警具有重要意义。

本发明授权一种多尺度交互融合的烟雾图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度交互融合的烟雾图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，构建烟雾分割数据集； 步骤2，使用烟雾分割数据集对烟雾分割模型进行训练； 所述烟雾分割模型包括Transformer编码器、CNN编码器、多层级特征互补模块、多尺度融合解码模块；将原始图像分别输入Transformer编码器、CNN编码器；Transformer编码器输出的特征图Ftransformeri和CNN编码器输出的特征图FCNNi共同输入多层级特征互补模块得到特征图Fi，i=1,2,...,n，n为多层级特征互补模块的层级数；将n张特征图Fi输入多尺度融合解码模块进行融合，得到烟雾分割结果； 所述Transformer编码器包括顺次连接的Embedding层、第一语义分割单元、第二语义分割单元、第三语义分割单元、第四语义分割单元； 所述第一语义分割单元包括顺次连接的Trans-Block1层、Trans-Block2层，其中Trans-Block1层的输入端与Embedding层的输出端连接；Trans-Block2层输出特征图FTransformer1； 所述第二语义分割单元包括顺次连接的PatchMerging1层、Trans-Block3层、Trans-Block4层，其中PatchMerging1层的输入端与Trans-Block2层的输出端连接；Trans-Block4层输出特征图FTransformer2； 所述第三语义分割单元包括顺次连接的PatchMerging2层、Trans-Block5层、Trans-Block6层，其中PatchMerging2层的输入端与Trans-Block4层的输出端连接；Trans-Block6层输出特征图FTransformer3； 所述第四语义分割单元包括顺次连接的PatchMerging3层、Trans-Block7层、Trans-Block8层，其中PatchMerging3层的输入端与Trans-Block6层的输出端连接；Trans-Block8层输出特征图FTransformer4； 所述多层级特征互补模块中的每个MFCM层的结构相同，任意一个MFCM层包括Transformer整合通道、CNN整合通道、特征互补通道；在Transformer整合通道中将输入的特征图FTransformer经过1×1Conv后，生成权重系数Wv1、Wk1、Wq1，基于权重系数映射为值矩阵V1、键矩阵K1和查询矩阵Q1；在CNN整合通道中将输入的特征图FCNN经过1×1Conv后，生成权重系数Wv2、Wk2、Wq2，基于权重写书映射为值矩阵V2、键矩阵K2和查询矩阵Q2；接着，在Transformer整合通道中将键矩阵K1和查询矩阵Q2进行Softmax激活函数融合后生成AttentionMap1，再将值矩阵V1和AttentionMap1进行融合后经过1×1Conv，从而生成特征图FTransformer`；在CNN整合通道中将查询矩阵Q1和键矩阵K2进行Softmax激活函数融合后生成AttentionMap2，再将值矩阵V2和AttentionMap2进行融合后经过1×1Conv，从而生成特征图FCNN`；最后，将特征图FTransformer`和特征图FCNN`进行拼接操作后，经过3×3Conv，从而生成特征图Fi，i=1,2,3,4。

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