深圳大学姜文宇获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利火灾识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质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：CN120997774B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511514812.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权火灾识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质是由姜文宇;何孟昊;刘锋;陈梓军;张怀予;朱焯杰;黄雨贤;朱家松;华远盛;朱松设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本火灾识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出的一种火灾识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，通过大语言模型来进行火灾识别，使得能够利用大语言模型的多模态能力提高火灾的识别准确性，而通过多轮识别指令来逐步得到识别结果，从而能够引导式地使火灾识别大语言模型充分感知场景图像中的内容，从而增强火灾识别大语言模型的推理深度和判别准确性；同时，通过在云端服务器与边缘端分别对场景图像进行火灾识别，使得能够构建云端、边缘端的协同检测，实现火灾识别准确率与可解释性的双重提升。
本发明授权火灾识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种火灾识别方法，其特征在于，应用于云端服务器，所述火灾识别方法包括： 获取边缘端上传的场景图像，并将所述场景图像输入至火灾识别大语言模型中，其中，所述场景图像在所述边缘端监测到火灾时上传； 输入多轮识别指令至所述火灾识别大语言模型，以使所述火灾识别大语言模型根据所述场景图像输出与多轮所述识别指令对应的识别子结果，其中，多轮所述识别指令针对所述场景图像中的不同对象； 输入总结指令至所述火灾识别大语言模型，以使所述火灾识别大语言模型综合多个所述识别子结果得到火灾识别结果； 应用于边缘端，所述火灾识别方法包括： 获取场景图像，并将所述场景图像输入至火灾识别轻量模型中； 获取所述火灾识别轻量模型输出的所述场景图像对应的边端结果； 判断所述边端结果是否为发生火灾； 若所述边端结果为发生火灾，则将所述场景图像上传至云端服务器。
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