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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于图像生成及分阶段训练的林火识别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：CN121053609B 。

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：202511595976.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图像生成及分阶段训练的林火识别方法是由戴安琪;王明华;刘奕铭;麦有民;刘一鸣;孙承志设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像生成及分阶段训练的林火识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像生成及分阶段训练的林火识别方法，属于遥感科学与技术领域。步骤如下：S1、构建森林野火图像生成神经网络，在第一阶段用大规模数据和较高身份损失权重训练，第二阶段用小型数据和较低身份损失权重训练网络。S2、利用步骤1的模型构建高质量合成森林火灾图像综合数据集，S3、将极化注意力模块引入林火识别模型、对改进后的识别模型进行分阶段训练。S4、将实际的森林监控影像输入林火识别模型，识别是否有火或有烟，输出火情风险得分。本发明能够降低中、大规模森林火情的漏报率，并在保证检测速度的同时提升识别精度和鲁棒性，以满足森林火灾监测与报警的实际需求。

本发明授权一种基于图像生成及分阶段训练的林火识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像生成及分阶段训练的林火识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建大型森林野火基础数据集，包括低清晰度的大、中、小型森林有火图像和无火图像； 构建小型森林野火精选数据集，包括高清晰度高分辨率的大、中、小型森林有火图像和无火图像； 构建森林野火图像生成神经网络，并采用两阶段法和分阶段身份损失权重训练该神经网络，第一阶段输入低清晰度的大、中、小型森林有火图像和无火图像，输出对应的低清晰度的大、中、小型森林无火图像和有火图像，得到初级模型； 第二阶段，输入高清晰度高分辨率的大、中、小型森林有火图像和无火图像至初级模型，输出对应的高清晰度高分辨率的大、中、小型森林无火图像和有火图像，获得森林野火图像生成模型； 所述分阶段身份损失权重如下： ， 其中，t表示训练步数，表示阶段切换点，，分别表示第一、二训练阶段身份损失权重值； S2、利用训练好的森林野火图像生成模型，构建高质量合成森林火灾图像综合数据集，包括：大规模高清晰度高分辨率的大、中、小型森林无火图像和有火图像、以及对应的标签； S3、构建林火识别神经网络：对YOLOv8n模型的网络架构进行改进，引入极化注意力模块PSA增强其对火情特征的提取能力，极化注意力模块PSA通过在通道维度和空间维度分别构建全局依赖关系，并融合两者结果，实现对关键区域的强化和无关背景的抑制，突出火焰与烟雾的特征，降低背景林木、光照变化及烟雾干扰对模型判别的影响； S4、使用步骤S2的高质量合成森林火灾图像综合数据集对林火识别神经网络进行分阶段训练，训练过程中先进行分类任务训练，再进行检测定位训练，最终得到林火识别模型； S5、将实际的森林监控影像输入林火识别模型，识别是否有火或有烟，在影像上自动框出火焰或烟雾并标注结果置信度，输出火情风险得分。

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