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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种轻量级火焰检测网络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：CN116258948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310351788.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种轻量级火焰检测网络是由魏倩茹;张凇源;陈康;杨阳设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级火焰检测网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量级火焰检测网络，基于YOLOv5网络重构骨干网络得到的全新网络模型。其中，输入短输入为640*640*3的图片，下采样层所使用的结构为StemBlock，之后的特征提取网络是使用添加了SE模块的ShuffleNetV2基本单元所构成的，网络的Neck部分仍与YOLOv5的结构保持一致，使用的是添加了CSP结构的FPN+PAN结构，进行特征融合的工作，并在输出端输出三种不同尺度的特征图像。本发明的网络具有网络的轻量级优化；该网络模型中加入的StemBlock结构以及SE模块都能够提高网络的特征提取能力，可以弥补使用轻量级骨干网络导致的检测精度下降；该网络模型可以通过格式转化的方法部署到其他嵌入式平台上。

本发明授权一种轻量级火焰检测网络在权利要求书中公布了：1.一种轻量级火焰检测网络，其特征在于，包括： 轻量级火焰检测网络输入端输入为640*640*3的图片； S1，骨干网络的整体替换； 在基本单元中均采用了ReLU激活函数，如式（1）： ReLU激活函数： ReLUx= （1）； S2，使用StemBlock进行下采样；StemBlock结构：该结构首先将输入特征图进行卷积核大小为为3x3的卷积操作，其主要的目的是改变特征图的通道数；然后网络结构分为两个支路，特征图也分为两部分，一部分特征图进行最大值池化，另一部分特征图先进行1x1的卷积降低一半的通道数，之后再进行3x3，步长为2的卷积实现第二次下采样；两个分支的输出结果按通道这一维度进行拼接，最后再进行一次1x1的卷积还原通道的数量； S3，将SE模块添加进ShuffleNetV2的单元结构，形成本网络的 基本单元结构； Sigmoid激活函数： Sx= （2） S4，骨干网络后的Neck网络结构主要进行特征融合，该结构仍采用与YOLOv5网络一致的结构，采用加入了CSP结构的FPN+PAN结构； 在该结构中采用的激活函数为Reaky-ReLU函数，其中 LeakyReLUx （3） S5，该网络的损失计算由三部分组成： Classesloss，分类损失，采用的是BCEloss，只计算正样本的分类损失； Objectnessloss，obj损失，采用的依然是BCEloss，这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GTBox的CIoU；计算的是所有样本的obj损失； Locationloss，定位损失，采用的是CIoUloss，只计算正样本的定位损失； 计算公式为： （4） 其中λ 1 ，λ 2 ，λ 3 为平衡系数； 另外还采取了平衡不同尺度的损失，是指针对三个预测特征层上的obj损失采用不同的权重；在源码中，针对预测小目标的预测特征层采用的权重是4.0，针对预测中等目标的预测特征层采用的权重是1.0，针对预测大目标的预测特征层采用的权重是0.4； 计算公式为： （5） S6，该网络模型的构建以及训练是基于pytorch框架，在模型训练中采用了以下策略： 通过训练得到的网络模型格式为pt模型；通过模型格式转换工具，将pt模型转换为其他格式的模型，将其他格式的模型部署到嵌入式平台上或安卓手机上。

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