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龙图腾网恭喜郑州轻工业大学申请的专利一种基于时空域双通道火灾视频烟雾识别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：CN114580541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210215812.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于时空域双通道火灾视频烟雾识别方法是由郑远攀;王振宇;许博阳;牛依青;高宇飞设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空域双通道火灾视频烟雾识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于时空域双通道火灾视频烟雾识别方法，其步骤为：收集并制作含有云、雾干扰的烟雾数据集；搭建静态特征提取网络和动态特征提取网络，将静态特征提取网络和动态特征提取网络融合连接，构建视频烟雾识别网络模型；利用烟雾数据集对视频烟雾识别网络模型进行训练，得到优化后的视频烟雾识别网络模型；利用优化后的网络模型对实时采集的烟雾视频进行处理，静态特征提取网络提取图像在空间域上的静态特征，动态特征提取网络提取视频在时间域上的动态特征，将静态特征和动态特征进行融合生成烟雾特征，对烟雾特征进行识别判断是否存在烟雾。本发明具有更高的准确率和召回率，更低的误报率，能够对烟雾进行实时有效地识别和预警。

本发明授权一种基于时空域双通道火灾视频烟雾识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空域双通道火灾视频烟雾识别方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：收集并制作含有云、雾干扰图像和视频的烟雾数据集；步骤二：搭建静态特征提取网络和动态特征提取网络，对静态特征提取网络和动态特征提取网络进行融合连接，构建视频烟雾识别网络模型；所述静态特征提取网络是基于残差注意力模块搭建的；所述静态特征提取网络依次连接12个残差注意力模块，且每2个残差注意力模块后连接1个池化层；所示残差注意力块均采用3×3大小的卷积核，步长为1；池化层均采用大小为2×2的最大池化且步长为2；所述静态特征提取网络采用ReLU非线性非饱和激活函数；步骤三：利用步骤一中的烟雾数据集对步骤二构建的视频烟雾识别网络模型进行训练，得到优化后的视频烟雾识别网络模型；步骤四：利用优化后的视频烟雾识别网络模型对实时采集的烟雾视频进行处理，静态特征提取网络提取图像空间域上的静态特征，动态特征提取网络提取视频序列在时间域上的动态特征，并将静态特征和动态特征进行融合生成烟雾特征，对烟雾特征进行识别，判断是否存在烟雾，如果存在烟雾则进行报警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州轻工业大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。