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龙图腾网获悉江西农业大学申请的专利林火烟雾语义分割检测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：CN116563851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310567764.8，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权林火烟雾语义分割检测方法及系统是由史劲亭;施燕;王睿;林冠辰设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本林火烟雾语义分割检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种林火烟雾语义分割检测方法及系统，该方法包括：根据林火烟雾先验知识和林火背景中类烟目标先验知识合成数据集；基于对抗自编码器模型对数据集进行两阶段的数据增强；将数据增强后的数据集输入到林火深度语义分割模型中进行预训练；将多份林火烟雾样本和与每份林火烟雾样本分别对应的烟雾整图标签作为得到网络初始权重的林火深度语义分割模型的输入，并分成两个分支进行输出；根据两个分支的输出合成新的林火烟雾图像，并将新的林火烟雾图像输入到模型中进行语义分割识别训练，得到训练后的林火深度语义分割模型。本发明能够解决了常规烟雾检测方法在林火烟雾检测时无法适用于复杂林地背景从而误报率、漏报率偏高的问题。

本发明授权林火烟雾语义分割检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种林火烟雾语义分割检测方法，其特征在于，所述方法包括： 建立用于引导的先验知识，所述先验知识包括林火烟雾先验知识和林火背景中类烟干扰先验知识，以根据所述林火烟雾先验知识和所述林火背景中类烟目标先验知识合成数据集，具体包括： 采用基于计算流体动力学领域中的Navier-Stokes方程来描述烟雾的自由运动并建立模型； 求解Navier-Stokes方程后，采用体绘制方式可视化模拟烟雾，以生成多份纯林火烟雾图像，以根据多份纯林火烟雾图像构建纯林火烟雾图像集； 基于先验知识采集真实林地图像，并从国际标准数据库中选取复杂森林环境的背景图，并收集含林火背景的类烟目标图像，以根据所述复杂森林环境的背景图、所述真实林地图像、含林火背景的类烟目标图像构建背景图像集； 根据所述纯林火烟雾图像集和所述背景图像集随机合成多份林火烟雾图像和类烟目标图像； 所述根据所述纯林火烟雾图像集和所述背景图像集随机合成多份林火烟雾图像和类烟目标图像的步骤包括： 根据以下公式合成林火烟雾图像或类烟目标图像： 其中，i表示合成的林火烟雾图像或类烟目标图像，b表示背景图像集中的随机图像，α表示烟雾的半透明度，s表示纯林火烟雾图像集中的随机图像； 基于对抗自编码器模型对所述数据集进行两阶段的数据增强，得到数据增强后的数据集，所述数据增强后的数据集包括多份林火烟雾样本和与每份所述林火烟雾样本分别对应的烟雾整图标签以及多份类烟目标样本和与所述类烟目标样本分别对应的烟雾整图标签； 将多份林火烟雾样本和与每份所述林火烟雾样本分别对应的烟雾整图标签以及多份类烟目标样本和与所述类烟目标样本分别对应的烟雾整图标签输入到林火深度语义分割模型中进行预训练，以使模型输出用于辨别林火烟雾和类烟目标的网络初始权重； 将多份林火烟雾样本和与每份所述林火烟雾样本分别对应的烟雾整图标签作为得到网络初始权重的林火深度语义分割模型的输入，并分成两个分支进行输出，其中一分支输出背景图像，另一分支输出纯林火烟雾图像以及与所述纯林火烟雾图像对应的烟雾浓度； 根据输出的背景图像、纯林火烟雾图像以及与所述纯林火烟雾图像对应的烟雾浓度合成新的林火烟雾图像，并将所述新的林火烟雾图像输入到林火深度语义分割模型进行语义分割识别训练，得到训练后的林火深度语义分割模型。

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