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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利基于全局注意力和密集多尺度的火情检测方法和装置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：CN119380167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411977987.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于全局注意力和密集多尺度的火情检测方法和装置是由王佩雯;杨志林;张洪波;李鑫;戢焕禄;邹巍;黄露;王文明设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局注意力和密集多尺度的火情检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于全局注意力和密集多尺度的火情检测方法和装置，该方法包括：获取待检测图像并提取得到待检测图像的基础特征；基于密集多尺度模块，提取基础特征中的多尺度特征；密集多尺度模块包括依次连接的若干密集多尺度块；密集多尺度块具有不同的空洞率；基于全局注意力模块，对基础特征进行特征增强，得到注意力特征；将注意力特征和多尺度特征进行特征融合，得到目标特征；基于目标特征，对待检测图像进行火情检测。通过本申请，提取待检测图像中的多尺度特征，并且对待检测图像中的基础特征进行特征增强处理，能够提升对火情图像中尺度变化的处理能力以及有效规避干扰，进而获得更好的火情检测性能，解决了火情检测性能不佳的问题。

本发明授权基于全局注意力和密集多尺度的火情检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于全局注意力和密集多尺度的火情检测方法，其特征在于，包括：对获取的火情监控图像进行预处理，得到待检测图像；将所述待检测图像输入预设骨干网络，提取所述预设骨干网络中网络层输出的浅层特征和最终输出的最终特征，得到基础特征；将所述基础特征中的最终特征输入密集多尺度模块的第一个密集多尺度块；对于之后连接的每个密集多尺度块，将输入所述密集多尺度块的特征和所述密集多尺度块输出的特征进行特征融合后输入下一个密集多尺度块，最终输出多尺度特征；所述密集多尺度模块包括依次连接的若干密集多尺度块，所述密集多尺度块的组成为ReLU激活函数、卷积核为1的卷积层、ReLU激活函数以及空洞卷积层，所述空洞卷积层具有不同的空洞率；基于全局注意力模块，对所述基础特征进行特征增强，得到注意力特征；其中，所述全局注意力模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块；所述基于全局注意力模块，对所述基础特征进行特征增强，得到注意力特征，包括以下步骤：将所述基础特征中的浅层特征分别输入所述通道注意力子模块和所述空间注意力子模块，对应得到通道注意力特征和空间注意力特征；将所述通道注意力特征和所述空间注意力特征进行特征融合，得到经过特征增强的注意力特征；将所述注意力特征和所述多尺度特征进行特征融合，得到目标特征；基于所述目标特征，对所述待检测图像进行火情检测。

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浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187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”。