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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于YOLO-Unet的火灾检测方法及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：CN120689880B 。

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：202511196826.4，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于YOLO-Unet的火灾检测方法及装置是由初军威;徐博涵;高锋;宋洁;黄静思设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO-Unet的火灾检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于YOLO‑Unet的火灾检测方法及装置，方法包括：获取样本图像集；对样本图像集进行增强得到增强图像集；基于增强图像集对初始火灾检测模型进行训练，得到目标火灾检测模型，初始火灾检测模型包括YOLOv11模型和U‑net模型；获取无人机采集的待检测图像；采用目标火灾检测模型对待检测图像进行检测，得到火灾检测结果。本发明通过获取样本图像集，有助于模型理解火灾特征，火灾检测模型由YOLOv11模型和U‑net模型构成，实现检测与分割一体化，既能快速定位火灾区域，又能提供精确形状，提高火灾检测准确性，为后续火灾态势分析、应急响应和防控决策提供了重要依据。

本发明授权一种基于YOLO-Unet的火灾检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO-Unet的火灾检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像集，所述样本图像集携带样本标注信息，包括多种地形的有火灾图像和无火灾图像； 对所述样本图像集进行增强，得到增强图像集； 基于所述增强图像集对初始火灾检测模型进行训练，得到目标火灾检测模型，所述初始火灾检测模型包括YOLOv11模型和U-net模型； 获取无人机采集的目标区域的待检测图像； 采用所述目标火灾检测模型对所述待检测图像进行检测，得到火灾检测结果； 其中，所述对所述样本图像集进行增强，得到增强图像集，包括： 对于所述样本图像集中的每一样本图像，对所述样本图像进行随机裁剪，得到多个裁剪样本图像； 对于每一裁剪样本图像，对所述裁剪样本图像进行随机缩放，得到缩放样本图像； 对所有缩放样本图像及其样本标注信息进行混合增强，得到多个增强样本图像及其增强标注信息，形成所述增强图像集； 所述基于所述增强图像集对所述初始火灾检测模型进行训练，得到目标火灾检测模型，包括： 采用所述初始火灾检测模型中的YOLOv11模型，对所述增强图像集中的每一增强样本图像进行检测，得到对应的第一检测结果； 基于每一增强样本图像的第一检测结果进行置信度筛选，得到多个目标样本图像； 采用所述初始火灾检测模型中的U-net模型，对每一目标样本图像进行检测，得到对应的第二检测结果； 基于每一增强样本图像的第一检测结果和增强标注信息，计算第一训练损失，基于每一目标样本图像的第二检测结果和增强标注信息，计算第二训练损失； 基于所述第一训练损失和所述第二训练损失，更新所述初始火灾检测模型的模型参数，得到所述目标火灾检测模型。

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