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龙图腾网获悉上海至胜智能科技股份有限公司申请的专利基于人工智能视频分析的火灾智能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：CN121033734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511563790.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于人工智能视频分析的火灾智能检测方法是由李伟设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能视频分析的火灾智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能视频分析的火灾智能检测方法，具体涉及计算机视觉技术领域；通过采集视频监控流，提取图像的空间颜色特征与形态特征，并构建多尺度时序特征图组，利用双通道注意力神经网络对颜色扰动与结构扰动进行联合建模，输出疑似火灾区域概率图；结合边界扰动一致性分析与红色通道高频波动检测，筛选候选火源区域；通过多模态融合判别模型综合纹理稳定性、扰动方向性与历史烟雾演化特征，最终判断火灾状态并输出报警结果，同时，系统可标记起火位置与发展趋势路径，实现可视化追踪。该方法具备高鲁棒性、高灵敏度和低误报率，适用于复杂环境下的早期火灾智能预警。

本发明授权基于人工智能视频分析的火灾智能检测方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能视频分析的火灾智能检测方法，其特征在于：包括： S100：采集目标区域的视频监控流，提取每一帧图像的空间颜色特征向量C和形态特征向量M； S200：对连续帧图像执行时序差分分析，获取基于C和M的变化幅度向量ΔC和ΔM，建立初始动态特征集D； S300：构建多尺度时序特征图组T，所述T由连续N帧图像的D在不同时间窗口下形成的三维张量组成； S400：利用基于注意力机制的双通道神经网络模型对T进行时序特征提取，输出疑似火灾区域概率图P； S500：对P中疑似区域执行边界稳定性分析，判断是否存在具有火焰形态扰动特征的边界序列S，并计算其扰动一致性系数R； S600：若R超过设定阈值，进一步结合C和ΔC中红色通道的高频波动特征，生成候选火源标记区域F； S700：将F输入火灾多模态融合判别模型，融合F区域在不同光照通道下的纹理稳定性、扰动方向性与历史烟雾演化模型，输出最终火灾判断结果L； S800：若L判定为火灾成立，则发送报警信号，并标记视频帧中的火灾起始位置与发展趋势路径。

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