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龙图腾网恭喜南京林业大学申请的专利基于轻量型双流卷积网络的监控视频火焰区域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：CN113221793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202110562235.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于轻量型双流卷积网络的监控视频火焰区域检测方法是由赵亚琴;卢鹏;李敖;郑兆祥设计研发完成，并于2021-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量型双流卷积网络的监控视频火焰区域检测方法在说明书摘要公布了：一种基于轻量型双流卷积网络的监控视频火焰区域检测方法，首先将待检测视频切分成若干视频块，从单个视频块中提取第一帧、中间帧和最后一帧，计算出2张差分图像；然后将视频块中间帧和2张差分图像分别输入到卷积网络的空间流分支和时序流分支中，得到两个长宽均降至原图的12n的特征图；接着将两个分支输出的卷积特征图合并，用3层1×1的卷积层对融合后特征图的每个通道上的特征向量进行分析，并得出区域判定特征图；最后对区域判定特征图上每个1×1×2的元素采用Softmax分类器，判断该元素对应原图上的2n×2n的像素块是否为火焰区域。本方法构建的火灾监控视频火焰区域检测模型具有较高的检测精度和较快的检测速度。

本发明授权基于轻量型双流卷积网络的监控视频火焰区域检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量型双流卷积网络的监控视频火焰区域检测方法，其特征是步骤包括：1）首先，将待检测视频切分成若干视频块，从单个视频块中提取第一帧、中间帧和最后一帧，计算出2张差分图像；2）然后，将视频块的中间帧作为火焰区域检测网络的空间流输入、把2张差分图像作为火焰区域检测网络的时间流输入，两个分支网络输出的卷积特征图尺寸相同，长宽均降至原图的12n，n为自然数；3）接着，将火焰区域检测网络的两个分支输出的卷积特征图合并融合；用3层1×1卷积层对融合后的特征图的每个通道上的特征向量进行分析，并得出区域判定特征图；4）最后，对区域判定特征图上的元素，采用Softmax分类器，判断该元素对应原图上的2n×2n像素块是否为火焰区域；所述步骤2）中，火焰区域检测网络中每个分支的网络结构包括：2层标准卷积、8层SK-Shuffle卷积以及4层步长为2的最大池化层；所述SK-Shuffle卷积的结构是将shuffleNetV2卷积中的深度卷积替换为SK深度卷积，SK深度卷积是SK卷积的每条分支上的卷积操作都替换为深度卷积得到的；SK卷积包括拆分Split操作，融合Fuse操作和选择Select操作；Split操作包括：对于给定的任一特征图，分别采用多个不同尺寸的卷积核分别进行卷积，得到多条分支上的特征图，每条分支上分别承载着不同尺寸的感受野信息；Fuse操作包括：首先，将Split操作分出的多条分支上的特征图的对应位置的元素相加，然后，对相加结果采用全局平均池化来整合全局信息；最后，将全局平均池化后的输出送入一层全连接层；Select操作包括：首先，按照Split操作包含的分支数，在Fuse操作的全连接层输出的基础上分别进行相应次数的全连接和Softmax操作，从而得到各分支上的卷积特征图的各通道的自适应权值参数，最后结合自适应权值参数将各分支上卷积特征图的对应通道的值加权求和，得到SK卷积的输出特征图。

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