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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于YOLOv7网络及线性支持向量机SVM的火灾预警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：CN117253076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311150573.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLOv7网络及线性支持向量机SVM的火灾预警方法是由仲天野;陈孝宇;谢巍;赵新宇;张家辉;王海燕;孙攀峰设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv7网络及线性支持向量机SVM的火灾预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv7网络及线性支持向量机SVM的火灾预警方法，包括收集关于火灾的视频图像；利用YOLOv7网络对图像进行目标检测，输出目标边界框位置；对目标边界框进行筛选以构建多维特征向量；对图像设立标签；将所有图像的标签及构建的多维特征向量整理成数据集，并对线性支持向量机SVM进行训练和验证，以获得异常检测模型；利用异常检测模型对实时采集的视频或图像进行火灾检测及预警。本发明解决了现有技术中火灾检测方法计算量大、样本难以获得、出现误报或漏报的问题。

本发明授权一种基于YOLOv7网络及线性支持向量机SVM的火灾预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv7网络及线性支持向量机SVM的火灾预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集关于火灾的视频，并将视频转换为连续帧图像； 步骤2：利用YOLOv7网络对图像进行目标检测，输出目标边界框位置，目标边界框内包括火焰图像或烟雾图像或误判图像； 步骤3：对目标边界框进行筛选，以排除包含误判图像的目标边界框，获得候选边界框；从候选边界框中提取火焰或烟雾图像的特征以构建多维特征向量，所述特征包括颜色、形状和运动特征； 步骤4：对步骤1的图像进行筛选，若图像中包含有步骤3所述的候选边界框，则该图像标签设为1，表示异常情况，否则该图像标签设为0，表示正常情况，所述异常情况为图像中包括火焰或烟雾； 步骤5：将所有图像的标签及构建的多维特征向量整理成数据集D，若该图像为正常，则该图像的多维特征向量设为零；利用数据集D对线性支持向量机SVM进行训练和验证，以获得用于判定视频或图像中异常情况的异常检测模型； 步骤6：利用异常检测模型对实时采集的视频或图像进行火灾检测及预警； 利用训练样本对线性支持向量机SVM训练方法是：将训练样本中包含多维特征向量样本输入到线性支持向量机SVM中，最小化一个带有约束条件的优化问题，以寻找一个最佳的分离超平面将正常和异常图像分开，将带有约束条件的优化问题转化成无约束条件的优化问题，并通过引入的拉格朗日乘子，计算得到分类决策函数，由分类决策函数值判断多维特征向量的准确性；具体包括以下步骤： 步骤501：线性支持向量机SVM利用一个最佳的分离超平面将正常和异常图像分开，其中超平面其计算方式为： ； 其中，表示分离超平面方向的法向量，T表示矩阵转秩，表示线性支持向量机SVM的偏置项，即超平面与原点的距离； 步骤502：通过最小化一个带有约束条件的优化问题来找到步骤501中所述的最佳分离超平面，使得所有样本到分离超平面的距离最大化，其中样本为sa,Taba，带有约束条件的优化问题表述为： ； 其中，约束条件为，并适用于所有样本sa,Taba，带有约束条件的优化问题的目标是寻找一个法向量和偏置项，使得所有离分离超平面最近的样本都满足约束条件，同时获得最小化的范数，以得到一个更平坦的分离超平面； 步骤503：为每个样本的约束条件引入一个拉格朗日乘子，并通过拉格朗日函数将带有约束条件的优化问题转化成无约束条件的优化问题，计算过程为： ； 其中，表示拉格朗日函数，表示拉格朗日乘子； 步骤504：利用拉格朗日函数的对偶性，计算拉格朗日乘子，计算公式为： ， 其中，z、d表示不同样本的位置，以区别拉格朗日函数的对偶数； 步骤505：根据拉格朗日乘子，计算得到分类决策函数，通过分类决策函数值判断多维特征向量的准确性，计算过程为： ， 其中，、、用于调整颜色、形状和运动特征在模型中的权重，分别表示样本的颜色、形状和运动特征得分；、表示颜色通道的均值和标准差；AR、WIR表示候选边界框的长宽比、单个候选边界框与整个图像的宽度比；表示运动速度； 的输出值表示输入的特征向量sa的准确值，特征向量sa中包含了多维特征向量，即该决策函数输出值表示了多维特征向量被分类为异常的置信程度，若的输出值大于设定的阈值，则该样本被判定为异常。

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