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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于森林火场多特征提取的高精度火焰区域提取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：CN117218371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202311160428.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于森林火场多特征提取的高精度火焰区域提取方法是由李建微;万佳莉;唐寰;郑孝干;冯振波设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于森林火场多特征提取的高精度火焰区域提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于森林火场多特征提取的高精度火焰区域提取方法，其方案包括实际火场图像和常规火焰数据集的获取、实际火场图像的预处理、实际火场数据集的构建、多重特征提取工程的设计、模型训练与优化和火焰区域的提取。本发明通过聚类分块算法将图像像素分为多个聚类块，利用特征工程提取图像特征，同时打上火与非火的标签，引入CNN卷积神经网络训练，以Adam优化器优化得到火焰区域提取的训练模型，最后实现火焰区域的高精度提取。该火焰区域提取方法综合了多种特征，较之常规火焰区域提取方法，该方法算法计算复杂度低，火焰区域提取的速度快，同时保证了火焰区域提取较高准确性，为在复杂火场环境下救援火灾的消防人员提供准确的火场情况。

本发明授权基于森林火场多特征提取的高精度火焰区域提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于森林火场多特征提取的高精度火焰区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取火焰数据集和实际火场图像；步骤S2：对实际火场图像进行预处理，将处理后的实际火场图像构建获得实际火场数据集，并将实际火场数据集和常规火焰数据集一同划分为训练集、测试集和验证集；步骤S3：计算获得火焰区域累积面积与对应聚类块累积面积之比，用于根据比例大小调整聚类块数量K值；步骤S4：利用特征工程提取图像特征，并根据火焰占聚类块的面积来判断图像聚类块是否有火，为聚类打上有火和无火的标签；步骤S5：标签与获得的特征向量一同输入CNN卷积神经网络，基于训练集进行训练，得到火焰区域提取模型，并基于验证集调整模型参数；步骤S6：利用训练后的火焰区域提取模型进行火焰区域提取；在步骤S3中，设置聚类分块算法中聚类块数量K值，计算获得火焰区域累积面积与对应聚类块累积面积之比，再通过其比例大小来调整K值，选取规则为：大于阈值α则通过聚类分块算法将数据集内的图像像素根据各聚类中心间距离分为K个聚类块，否则调整聚类块数量K值，直到满足阈值α，这样使得聚类分块更加均匀，以提升火焰区域提取效果；在步骤S4中，结合色彩空间、形状和纹理特征，包括R，G，B，Y，Cb，Cr，H，S，V9个颜色特征，圆形度和矩形度两个成分，以及对比度、相关性、熵值和能量四个特征向量，共15维向量的特征工程以提取图像特征；在步骤S4中，通过判断条件判断聚类块是否有火，给聚类块打上标签，标签与图像特征向量相对应，使得提取的特征向量与火相关联；其中，通过火焰面积占据聚类块面积的比例大小来判断是否为火焰；判断条件为：超过23判断为火；13以下判断为非火，13到23之间判断为无法判断；对聚类块打上标签，有火标为1，无火标为0，无法判断标为-1；将图像聚类块分类为有火和无火，标签与15维特征向量组成16维特征向量。

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