买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆首讯科技股份有限公司申请的专利一种基于表征匹配与多帧时序融合的烟雾火灾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：CN120877215B 。

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：202511374030.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于表征匹配与多帧时序融合的烟雾火灾检测方法是由陈星州;向卫星;卢天翔;王璟婷;赖心;鄢祺阳;汪浩;孙彬设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于表征匹配与多帧时序融合的烟雾火灾检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于表征匹配与多帧时序融合的烟雾火灾检测方法，适用于高速公路火灾检测场景。该方法首先基于视频帧像素的稳态熵变化筛选出前景变化图片；随后，利用快速泛洪算法匹配烟雾火灾的颜色与纹理特征，从前景图片中筛选出候选图片。接着，建立缓存队列以存储候选图片及其时间戳，并基于预设触发条件将队列中的多帧时序图像数据发送至检测模型。最后，通过多帧时序融合烟雾火灾检测算法模型对输入的多帧图像进行特征提取与时序融合分析，输出最终的火灾和烟雾检测结果。本发明通过低算力摄像头实现高效检测，降低误报率，提升复杂环境监测距离，具有更低算力成本。

本发明授权一种基于表征匹配与多帧时序融合的烟雾火灾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于表征匹配与多帧时序融合的烟雾火灾检测方法，其特征在于，包括： S1.基于视频帧中像素稳态熵的变化筛选出前景变化的图片；所述像素稳态熵的变化判定包括：S101.像素级突变检测：通过建立动态背景模型，将当前帧与背景模型进行逐像素点的灰度值比对，当像素点的灰度差值的绝对值超过变化度阈值ε时，将该像素点标记为潜在前景像素点； S102.像素级时序稳态跟踪与滤噪：对步骤S101得到的所述潜在前景像素点进行连续N帧的时序跟踪，计算每一像素点在相邻帧间的变化幅值；当一像素点在连续N帧内的变化幅值的绝对值均低于或等于稳定度阈值ω时，则判定该像素点进入稳态；将所有进入稳态的像素点集合，确定为检测区域ROI；其中，N为预设的正整数； S103.局部区域熵值计算与前景确认：以突变发生时刻为起点，在延迟M帧后，计算所述检测区域ROI内的像素点灰度分布，相对于初始背景模型对应区域灰度分布的熵值变化P；当PK×时，则判定存在真实运动前景目标；其中，M为预设的正整数，为检测区域的面积，K为预设的熵变阈值； S2.基于S1中筛选出的动态前景图片，使用快速泛洪算法匹配图片中烟雾和火灾的颜色和纹理特征，筛选出具有烟雾和火灾特征的候选图片，并剔除其他图片； S3.建立缓存队列，用以缓存经S2步骤筛选出的候选图片及其对应的时间戳信息；基于预设的触发条件，将所述缓存队列中缓存的多帧时序图像数据发送至S4步骤进行处理； S4.将S3传来的多帧时序图像数据输入到多帧时序融合烟雾火灾检测模型中；所述模型通过多层特征提取网络对输入的连续多帧图片执行特征提取；将提取的多帧特征存储于短期记忆网络结构中进行操作；最后输出所述图片的火灾和烟雾检测结果。

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重庆首讯科技股份有限公司，其通讯地址为：405200 重庆市渝北区龙溪街道新南路52号1幢3-1；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。