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龙图腾网获悉西北核技术研究所;西北工业大学申请的专利一种基于Token金字塔和Transformer框架的轻量级火球及烟雾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：CN115761505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211476350.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于Token金字塔和Transformer框架的轻量级火球及烟雾检测方法是由方龙;随亚光;高浩鹏;王琦;张云峰;李浩;陈博设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Token金字塔和Transformer框架的轻量级火球及烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Token金字塔和Transformer框架的轻量级火球及烟雾检测方法，首先构建基于Token金字塔和Transformer框架的火球及烟雾检测网络；然后将现场试验图像进行归一化处理后输入检测网络；再利用检测网络的输入端提取图像不同层级的特征；接下来利用特征提取网络将不同层级中的特征进行融合，获取具有判别性的特征；最后利用分类与定位网络依据上述特征的位置、类型判断是否具有火球、烟雾并计算出其边界框。本发明提出的爆炸火球检测方法，火球检测精度高达89％以上，对硬件设备性能要求低，适用于条件恶劣的外场试验环境。

本发明授权一种基于Token金字塔和Transformer框架的轻量级火球及烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.基于Token金字塔和Transformer框架的轻量级火球及烟雾检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将输入图像插值到640*640，对其进行像素归一化处理； 步骤2：构建基于token的图像金字塔，从输入RGB图像获得局部特征图； Token图像金字塔采用Resnet50架构，包含50个卷积模块，每个模块包括卷积-正则化-非线性函数ReLu三个部分，其中代表主干网络中第30、40、50层的输出； 其中，,，； 步骤3：构建视觉transformer提取器，输出尺度感知语义信息； 视觉transformer提取器由3个Transformer模块堆叠而成，如式2； 每个Transformer模块由多头注意力模块、前项传递模块和残差连接组成，如公式3； 将特征图即步骤2得到的输入，首先经过、以及残差连接获得第一层Transformer模块的输出；将上一层的输出作为下一层的输入，以此类推，即获得第三层Transformer模块的输出；当输入的等于时，； 步骤4：针对小目标的识别语义被注入到相应规模的特征图中，来获得一系列增强的特征表示； 以和为输入，经过一个插值卷积模块获得尺寸更大的特征图；以和为输入，经过一个插值卷积模块获得尺寸更大的特征图；在获得了不同层级的特征后，把这些特征作为检测头的输入； 步骤5：分类与定位网络依据上述特征的位置、类型判断是否具有爆炸火球、烟雾并计算出边界框； 所述分类与定位网络检测头由上下两个分支组成，其中上分支从事分类、中心点计算任务，下分支从事边界框变量回归任务；上分支由4个步长为1的卷积模块组成，不改变图像的分辨率，最后输出矩阵和；下路分支由4个步长为1的卷积模块组成，最后输出矩阵；矩阵代表某个像素属于某个类别的概率，矩阵表示某个像素属于火焰中心点的概率，矩阵C表示某个像素到火焰边界框距离。

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