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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火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：CN120355899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510467843.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火方法及系统是由张晓光;陈润泽;赵桔贤;马硕;徐甜甜;刘佳晴;苑学广;李伟;田志坚设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火方法及系统，方法包括：步骤S1、使用搭载预设装备的无人机采集消防场景图像；步骤S2、对消防场景图像进行去烟雾预处理，得到预处理图像；步骤S3、对所述预处理图像进行目标检测，得到目标检测结果；步骤S4、基于无人机的云台位姿信息和所述目标检测结果，进行火灾现场的视觉目标定位；步骤S5、基于所述目标检测结果和所述视觉目标定位辅助调度消防资源，完成基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火。利用改进YOLOv8模型对预处理后的图像进行目标检测，基于相机成像原理，结合目标检测结果和无人机单目云台传感器数据，对火源目标进行三维定位，以辅助调度消防资源。

本发明授权一种基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、使用搭载预设装备的无人机采集消防场景图像； 步骤S2、对所述消防场景图像进行去烟雾预处理，得到预处理图像； 步骤S3、对所述预处理图像进行目标检测，得到目标检测结果； 步骤S4、基于无人机的云台位姿信息和所述目标检测结果，进行火灾现场的视觉目标定位； 步骤S5、基于所述目标检测结果和所述视觉目标定位辅助调度消防资源，完成基于无人机信息和图像处理技术的辅助灭火； 所述步骤S2中，得到预处理图像的过程具体包括： 基于UNet网络和ResNet网络构建神经网络模型，在神经网络训练期间，使用柏林噪声生成模型参数和，将所述模型参数和输入改进后的大气散射模型生成烟雾图像，使用所述烟雾图像和已有的消防场景图像训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型； 将所述消防场景图像输入训练好的神经网络模型中，得到预处理图像； 所述基于UNet网络和ResNet网络构建神经网络模型的过程具体包括： 所述神经网络模型包括编码器网络和解码器网络； 所述编码器网络使用ResNet网络提取特征，所述ResNet网络包含5个神经网络层，第1层依次由卷积层，批归一化层，ReLU激活函数层，最大池化层组成，输入图像被Resize为640×640×3的维度大小，输出320×320×3的特征图，第2层、第3层和第4层为残差网络层，所述残差网络层由卷积层和残差连接组成； 所述解码器网络由5个神经网络层组成，第1层接收编码器的输出，第1层、第2层、第3层和第四层由转置卷积层、通道拼接层和残差网络层组成，每一层的输入都先经过转置卷积，而后经过通道拼接层与编码器网络中维度大小相同的特征图进行通道拼接，最后经过残差网络层提取特征并输出，第5层由两个卷积层组成，接收解码器网络第4层输出的640×640×32的特征图，输出的维度大小为640×640×3，得到解码器输出结果。

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