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龙图腾网获悉深圳市旗扬特种装备技术工程有限公司申请的专利一种隧道内火灾发生检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115471792B 。

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：202211243334.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种隧道内火灾发生检测方法、装置、设备及存储介质是由陈磊;黄金叶设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道内火灾发生检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隧道内火灾发生检测方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。所述方法是在获取由隧道内摄像头采集的现场图像后，先对所述现场图像进行预处理，得到RGB图像，然后将所述RGB图像输入已完成预训练的且包括有特征提取网络、边缘检测模块、卷积模块、池化模块和输出模块的火灾目标检测模型，输出得到火灾目标检测结果，并通过所述特征提取网络、所述边缘检测模块、所述卷积模块、所述池化模块和所述输出模块的功能组合，将为向量特征矩阵形式的边界框特征与边缘特征结合利用起来，最后基于两特征结合结果开展后续的火灾发生分类，进而可实现提升特征重用率和火灾目标检测结果准确性的目的，便于实际应用和推广。

本发明授权一种隧道内火灾发生检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道内火灾发生检测方法，其特征在于，包括： 获取由隧道内摄像头采集的现场图像； 对所述现场图像进行预处理，得到维度为的RGB图像，其中，表示所述RGB图像的分辨率，表示不小于160的正整数，表示所述RGB图像的通道数； 将所述RGB图像输入已完成预训练的火灾目标检测模型，输出得到火灾目标检测结果，其中，所述火灾目标检测模型包括有特征提取网络、边缘检测模块、卷积模块、池化模块和输出模块； 所述特征提取网络用于对输入图像进行特征提取处理，得到维度为的边界框特征图，其中，，表示正整数，表示所述边界框特征图的通道数； 所述特征提取网络包括有沿处理方向依次布置的输入层、升维层和个特征提取组，其中，所述特征提取组包括有沿所述处理方向依次布置的下采样层和通道逐个密集连接模块；所述升维层用于在通道数维度上对由所述输入层输入的图像进行升维处理，得到维度为的升维图像，其中，表示所述升维图像的通道数；在所述个特征提取组中的且沿所述处理方向的第个特征提取组的下采样层，用于对第一前层输出图像进行下采样处理，得到维度为的第个下采样图像，其中，表示不大于的正整数，所述第一前层输出图像是指由在所述处理方向上位于所述下采样层之前的一处理层输出的图像，表示所述第一前层输出图像的通道数；所述第个特征提取组的通道逐个密集连接模块，用于在通道数维度上拼接所述第个下采样图像的卷积结果和拷贝结果，得到维度为的第个边界框特征图，其中，表示所述第个边界框特征图的通道数； 所述边缘检测模块用于基于C-V模型对所述输入图像进行边缘检测处理，得到边缘特征图； 所述卷积模块用于对所述边界框特征图与所述边缘特征图的结合结果依次进行卷积核大小为的第一卷积处理和卷积核大小为的第二卷积处理，得到卷积处理结果，其中，所述结合结果是指所述边界框特征图与所述边缘特征图的图层叠加结果； 所述池化模块用于对所述卷积处理结果进行池化处理，得到将高维向量扁平化为一维向量的池化处理结果； 所述输出模块用于将所述池化处理结果中的各个向量输入到激活函数sigmoid中，得到与所述各个向量一一对应的且用于表示是否发生火灾的二分类结果，然后将置信度最高的二分类结果作为与所述边界框特征图对应的火灾目标检测结果并进行输出。

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