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龙图腾网获悉广东石油化工学院申请的专利面向石化厂区的结构化轻量级火灾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：CN119107595B 。

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：202411128486.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测方法是由刘美;陈嘉升;韩惠子设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测方法，包括：获取图像数据；将所述图像数据输入IFS‑DETR模型，获取检测结果，其中，所述IFS‑DETR模型由训练集训练获得，所述训练集包括预处理的工业火灾烟雾图像和对应的边界框、类别标注；基于所述检测结果发送报警信息，实现面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测。本发明降低了网络的复杂度，提升了火灾烟雾的检测效果，增加了网络实时检测性能；通过引入基于对齐机制的特征融合网络，有效改善了网络对小目标及显著目标的检测性能，提升了网络精度。

本发明授权面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 获取图像数据； 将所述图像数据输入IFS-DETR模型，获取检测结果，其中，所述IFS-DETR模型由训练集训练获得，所述训练集包括预处理的工业火灾烟雾图像和对应的边界框、类别标注； 所述IFS-DETR模型由主干特征提取网络LeanNet、编码器、特征融合网络AFFNet、解码器和预测头组成； 所述主干特征提取网络LeanNet，用于对图像数据进行特征提取，获取若干个图像特征，其中，若干个所述图像特征包括第一图像特征、第二图像特征、第三图像特征和第四图像特征； 所述编码器，用于基于所述第四图像特征和位置嵌入，获取所述编码器的输出图像特征； 所述特征融合网络AFFNet，用于对所述第二图像特征、所述第三图像特征和所述编码器的输出图像特征进行融合，构成Memory； 所述解码器，用于基于所述Memory、内容查询和位置查询，获取所述编码器的输出图像特征； 所述预测头，用于对所述编码器的输出图像特征进行分类和预测对象的边界框，获取所述检测结果； 基于所述检测结果发送报警信息，实现面向石化厂区的结构化轻量级火灾烟雾检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东石油化工学院，其通讯地址为：525099 广东省茂名市官渡二路139号大院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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