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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于改进YOLO v5的高空烟火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：CN115331141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210927443.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于改进YOLO v5的高空烟火检测方法是由陈柯亘;张静朗;高艺;王旗龙;杨柳设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLO v5的高空烟火检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的高空烟火检测方法：在多路高空摄像头视频流的情况下应用多线程队列算法，为每路视频流设置一个抽帧上传线程，并将所有线程的抽帧图片传入一个无限长的队列中；建立高空角度的烟火数据集，并进行数据清理和标注数据集工作；修改YOLOv5网络中的骨干网络，将每个CSP结构后的标准卷积层均替换为混合注意力模块；设定训练超参数，基于第二步建立的烟火数据集，对第三步改进后的YOLOv5网络进行训练，训练完成得到烟火检测模型，将第一步得到的图片输入烟火检测模型中进行烟雾和火焰检测。本发明通过改进后的目标识别算法提取视频流单帧完成对火灾异常现象的检测。

本发明授权一种基于改进YOLO v5的高空烟火检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的高空烟火检测方法，其特征在于，包括以下过程： 第一步：在多路高空摄像头视频流的情况下应用多线程队列算法，为每路视频流设置一个抽帧上传线程，并将所有线程的抽帧图片传入一个无限长的队列中； 其中，所述抽帧上传线程通过以下方式实现：获取视频流的帧率，将帧率与抽帧间隔时间相乘，循环截取视频帧图片，将抽帧图片压入一个无限长的队列中； 所述抽帧间隔时间通过以下公式动态调整： ， 其中，为第路视频流的抽帧间隔时间，为YOLOv5网络检测一张图片所需的平均时间，为图片队列的出队操作所需的平均时间，n为视频流的路数，为图片队列的入队操作所需的平均时间，为考虑到数据传输与图像检测速度的不稳定性适当预留的时间； 第二步：建立高空角度的烟火数据集，并进行数据清理和标注数据集工作； 第三步：修改YOLOv5网络中的骨干网络，将每个CSP结构后的标准卷积层均替换为混合注意力模块； 其中，骨干网络进行特征提取后，接着应用Neck部分完成特征融合，最后在Head部分利用CIoU损失函数完成目标预测，通过nms非极大值抑制算法从多个框内筛选出来最优的目标框，形成最终的检测结果； 第四步：设定训练超参数，基于第二步建立的烟火数据集，对第三步改进后的YOLOv5网络进行训练，训练完成得到烟火检测模型，将第一步得到的图片输入烟火检测模型中进行烟雾和火焰检测。

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