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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于可见光和红外图像的输电走廊山火及伴生烟雾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：CN121170953B 。

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：202511334778.0，技术领域涉及：G08B17/10；该发明授权一种基于可见光和红外图像的输电走廊山火及伴生烟雾检测方法是由谢国波;温诗恒;黄小兵;连凯;周宇;刘岩;王泽玮;罗楷聪;何炯星;林志毅;苏庆设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可见光和红外图像的输电走廊山火及伴生烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可见光和红外图像的输电走廊山火及伴生烟雾检测方法，本发明属于电力系统智能巡检与森林防火领域，具体涉及一种基于多模态图像融合的输电走廊山火及伴生烟雾检测方法。该方法融合可见光与红外双模态图像，结合多尺度特征提取、跨模态动态对齐与特征级融合技术，面向自然场景下的山火、烟雾目标开展高精度实时检测。方案涵盖多光谱图像处理、深度学习模型优化及跨模态信息融合技术，旨在提升输电走廊火灾预警的准确性、鲁棒性与实时性，适用于电网安全防护的智能化需求。

本发明授权一种基于可见光和红外图像的输电走廊山火及伴生烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光和红外图像的输电走廊山火及伴生烟雾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A构建输电走廊山火及伴生烟雾检测图像数据集，所述数据集包括可见光图像和红外图像的增强后图像二元组； B构建可见光图像特征提取网络，用于提取可见光图像的多尺度特征图； C构建红外图像特征提取网络，用于提取红外图像的多尺度特征图； D构建图像融合与检测网络，用于对可见光和红外特征图进行特征级融合，并输出山火及伴生烟雾的检测结果； E将所述可见光图像特征提取网络、红外图像特征提取网络和图像融合与检测网络组合成多源融合山火及伴生烟雾检测模型，并应用于输电走廊火情识别任务； 步骤D中所述图像融合与检测网络包括： 跨模态动态对齐模块，用于红外特征与可见光特征的空间对齐；可见光-红外特征融合模块，用于特征融合与语义增强； 密集-注意融合子模块，用于多分支特征整合； DyHead模块，用于输出检测结果； 所述跨模态动态对齐模块包括： 多分支结构提取可见光语义特征； 通道注意机制实现跨模态交互； 可变形卷积实现红外特征的空间对齐； 所述可见光-红外特征融合模块采用编码器-融合层-解码器结构，包括： 双流编码器分别处理可见光和红外特征； 融合层使用MobileViTBlock进行全局语义建模； 解码器通过反卷积和密集-注意融合子模块进行特征还原； 所述密集-注意融合子模块包括： SEBlock通道注意力分支； CBAM空间-通道注意力分支； DenseBlock密集连接分支； 多分支特征拼接与压缩映射。

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