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龙图腾网获悉城安盛邦(北京)网络科技股份有限公司申请的专利一种基于物联网的消防监控方法及系统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：CN121000750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511314438.1，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于物联网的消防监控方法及系统是由刘宇昕;张小峰;温鑫;樊浩浩;高经纬设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的消防监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的消防监控方法及系统，涉及图像识别的技术领域。通过布设于目标区域的多类物联网传感器节点和摄像头终端，实时采集环境指标数据和监控视频，并经由物联网通信网络传输至服务器。一方面对环境指标数据进行阈值判别，得到第一火情信号；另一方面基于监控视频调用预训练的火情识别模型，进行目标识别，得到第二火情信号；最终根据上述信号生成警报信息并推送至监控终端。本发明通过环境指标与视频信息的融合，实现多维度火情监测，提高了火源识别的准确性，降低漏报率；视频监控与传感器互为补充，结合智能模型自动识别火灾特征，有效解决人工监控疲劳问题，并实现火情的快速报警与高效响应。

本发明授权一种基于物联网的消防监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的消防监控方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取目标区域的监控数据；所述监控数据包括环境指标数据和监控视频，由布设于目标区域的多类物联网传感器节点及摄像头终端实时采集，并经由物联网通信网络传输； 根据所述环境指标数据，进行阈值判别，得到第一火情信号； 根据所述监控视频，调用预训练的火情识别模型，进行周期性目标识别，或响应所述第一火情信号进行即时的目标识别，得到第二火情信号； 根据所述第一火情信号或所述第二火情信号，生成警报信息，推送至监控终端； 所述火情识别模型是一种基于YOLOv8改进得到的目标识别模型，相较于原始的YOLOv8模型，具体的改进包括： 将C2f的标准瓶颈卷积模块Bottleneck替换为预设的双分支特征提取模块DBFEM，得到改进的C2f，记为C2f_DBFEM；将骨干网络中的C2f替换为C2f_DBFEM； 结合上采样、通道拼接和注意力机制，构建特征融合模块FFAM；将所述特征融合模块FFAM插入在骨干网络和颈部网络的特征融合处； 所述双分支特征提取模块DBFEM包括初始卷积层、空间信息提取分支、边缘信息提取分支和融合层，所述DBFEM的运算过程包括： 所述初始卷积层，采用幽灵卷积对输入的特征图F0进行处理，得到特征图F1； 所述空间信息提取分支，采用一个标准卷积层对所述特征图F1进行局部信息提取，得到特征图F2； 所述边缘信息提取分支，采用一个Sobel滤波器对所述特征图F1进行边缘信息提取，得到特征图F3； 所述融合层，对所述特征图F2和所述特征图F3进行通道拼接，再采用一个11卷积进行通道整合，得到特征图F4；将所述特征图F4和输入的特征图F0相加，得到特征图F5，输出所述特征图F5。

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