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龙图腾网获悉上海成电福智科技有限公司申请的专利一种基于语义分割的仓库火情检测与定位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：CN121281001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511842157.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于语义分割的仓库火情检测与定位方法是由邓建华设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割的仓库火情检测与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义分割的仓库火情检测与定位方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：获取火灾数据集；构造边缘特征增强模块；构造火情多要素分割网络并训练为火情分割模型；获取仓库内监控视频拆分为单张的图像，存入时序图集A；对A内图像每T张一组依次分析，其中一组分析为：将该组内第T张图像SemTT送入火情分割模型，输出对应的语义分割图，若语义分割图内未同时检测到火焰和烟雾，则视为安全，否则基于多置信度识别起火点。本发明能显著提升了货架、货物、火焰及烟雾区域的边缘分割精度，在此基础上基于火焰生长和烟雾扩散的规律进行多置信度融合计算，能有效区分真实火情与静态干扰，实现起火点的精准定位。

本发明授权一种基于语义分割的仓库火情检测与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的仓库火情检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取火灾数据集，其中样本的目标类别包括货架、货物、火焰和烟雾； S2，构造边缘特征增强模块，用于输入第一特征图C1，依次进行快速傅里叶变换、1×1卷积、激活函数激活、1×1卷积、逆快速傅里叶变换后，得到第二特征图C2，再将C1、C2逐元素相加得到第三特征图C3，对C3执行坐标注意力得到第四特征图C4，再将C3、C4逐元素相加得到第五特征图C5； S3，构造一火情多要素分割网络，包括ResNet网络、ViT网络、边缘特征增强模块和解码器，样本一路经ResNet网络、边缘特征增强模块依次输出C1、C5，一路经ViT网络输出第六特征图C6，C5和C6由解码器拼接、解码回样本尺寸，并输出像素级的语义分割图； S4，用火灾数据集训练火情多要素分割网络，得到火情分割模型； S5，获取仓库内监控视频，按时刻拆分为单张的图像，存入时序图集A； S6，将A内图像每T张一组，每组依次分析，其中一组分析方法为：将该组第T张图像经火情分割模型输出语义分割图SemT，若SemT内未同时检测到火焰和烟雾，执行S7，若同时检测到火焰和烟雾，执行S8； S7，记录SemT时刻安全，结束该组分析； S8，识别起火点，包括S81~S85； S81，将该组T张图像依次经火情分割模型得到对应的语义分割图Sem1~SemT； S82，根据Sem1~SemT中火焰、烟雾两区域增长率的均值和标准差，构造第一置信度IF1，0≤IF1≤1； S83，将Sem1~SemT中火焰区域质心拟合直线并统计离群点数量Nout，计算第二置信度IF2=NoutT； S84，对t张语义分割图Semt，1≤t≤T，将其中火焰和烟雾区域合并为危险区，若货架与危险区相交则货架危险值d1=0.5，否则为0，若货物与危险区相交则货物危险值d2=0.5，否则为0，计算Semt的第三置信度； S85，对IF1、IF2、加权融合得到Semt的危险值dt，将T个危险值依次与预设阈值比较，若均小于阈值，记录SemT时刻待定，结束该组分析；否则获取首次大于阈值的语义分割图，将其中危险区的质心作为起火点并预警，结束该组分析。

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