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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的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：CN114005090B 。

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：202111342954.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法是由纪庆革;陈寒阳;陈浩东设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法，涉及烟雾检测的技术领域，首先收集RGB图片样本，然后构建深度学习神经网络模型，在图片样本输入深度学习神经网络模型之前，利用整个样本图片进行疑似烟雾区域提议，对所有疑似烟雾提议区域进行筛选，候选区是覆盖整个图片并且候选区的尺度从小区域到大区域都有分布，降低了漏报的概率，基于筛选出的疑似烟雾提议区域的生成包围框bbox并计算其值，将包围框bbox的值作为动态嵌入层DEN的空间嵌入向量输入，以对深度学习神经网络模型进行改进，最后训练深度学习神经网络模型，得到的模型能更为鲁棒性地对山火烟雾进行检测，能更为鲁棒性地对山火烟雾进行监测。

本发明授权一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.收集待检测的RGB图片样本；S2.构建深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型包括依次连接的特征提取层backbone、动态嵌入层DEN、ROIPooling层及检测头部分head；S3.将步骤S1的RGB图片样本进行灰度处理，然后进行灰度相关性疑似烟雾提议区域取样，得到n1个疑似烟雾提议区域；S4.将步骤S1的RGB图片样本转换为HSV通道图片样本，进行烟雾正样本扩充，然后进行疑似烟雾提议区域取样，得到n2个疑似烟雾提议区域；S5.设置烟雾提议区域个数阈值τ，判断n1+n2﹥τ是否成立，若是，执行步骤S6；否则，扩充含烟雾正样本数量，然后进行疑似烟雾提议区域取样，得到扩充的疑似烟雾提议区域，执行步骤S6；S6.对所有疑似烟雾提议区域进行筛选，基于筛选出的疑似烟雾提议区域的生成包围框bbox并计算包围框bbox的值，将包围框bbox的值作为动态嵌入层DEN的空间嵌入向量输入；S7.将步骤S1的RGB图片样本进行数据增强操作，数据增强后的RGB图片样本输入至特征提取层backbone，结合S6中输入动态嵌入层DEN的空间嵌入向量，训练深度学习神经网络模型；S8.将训练好的深度学习神经网络模型用于烟雾检测。

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