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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利视频数据驱动的隧道火灾检测与模拟方法及系统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：CN119600510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411659378.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频数据驱动的隧道火灾检测与模拟方法及系统是由苏扬迪;张华武;谢亚坤;赵耀纪;戴宇然设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频数据驱动的隧道火灾检测与模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频数据驱动的隧道火灾检测与模拟方法及系统，属于计算机视觉和机器学习技术领域，解决当前隧道火灾目标检测算法在复杂多目标场景环境下易造成车辆与火焰的区分能力不足等问题。本发明对获取的原始数据集进行预处理得到目标数据集训练改进的YOLOv8神经网络模型，并对待检测的隧道火灾场景灾情图像进行目标检测，得到各初步灾情对象目标的中心坐标进行矫正，矫正后采用单目视觉定位方法对矫正的灾情对象目标进行位置标定及区分，再进行实时场景孪生建模，即得到隧道火灾场景孪生模型并动态更新；基于隧道火灾场景孪生模型对隧道火灾场景进行火焰蔓延分析并在unity中实现动态更新。本发明用于视频数据驱动的隧道火灾检测及模拟。

本发明授权视频数据驱动的隧道火灾检测与模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视频数据驱动的隧道火灾检测与模拟方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对获取的原始数据集进行预处理得到目标数据集； 步骤2、采用目标数据集训练改进的YOLOv8神经网络模型，并对待检测的隧道火灾场景灾情图像进行目标检测，得到各初步灾情对象目标的中心坐标； 步骤3、基于各初步灾情对象目标的中心坐标对对应的初步灾情对象目标进行矫正，矫正后采用单目视觉定位方法对矫正的灾情对象目标进行位置标定及区分，再利用区分后的灾情对象目标在unity引擎中进行实时场景孪生建模，即得到隧道火灾场景孪生模型并动态更新； 步骤4、基于隧道火灾场景孪生模型对隧道火灾场景进行火焰蔓延分析并在unity中实现动态更新； 所述步骤4的具体步骤为： 步骤4.1、从隧道火灾场景灾情图像提取隧道火灾场景孪生模型的蔓延特性在Unity3D中构建一个或多个火焰蔓延模型，其中，火焰蔓延模型包括火焰随时间的变化、火焰高度的增长和火焰蔓延形状变化，火焰蔓延形状变化包括火焰粒子生成位置、火焰粒子的透明度随时间变化、颜色变化和风速粒子的速度调整； 基于燃烧区域的扩展模式为线性扩展特性，火焰随时间的变化公式为： 其中，表示时刻火焰的变化，是火焰的初始半径，表示火焰蔓延速度，是从隧道火灾场景孪生模型中提取得到； 火焰高度的增长公式为： 其中，表示时刻火焰高度的增长，是火焰的初始高度，是火焰垂直方向的扩展速度; 火焰蔓延形状变化是通过火焰粒子的生成位置、透明度、颜色变化和风速粒子的速度调整来模拟火焰蔓延形状变化； 火焰粒子生成位置公式为： 其中，为扩展半径，表示火焰燃烧区域的大小，由火焰粒子均匀随机生成，（,,）为第个火焰粒子的生成位置坐标，（）表示火焰燃烧区域的中心位置，用于表示火焰蔓延方向的角度参数，为火焰垂直高度，、和为随机数，用于模拟火焰粒子在火焰燃烧区域内的随机分布； 火焰粒子的透明度随时间变化，以模拟火焰边缘的模糊效应和燃烧过程的动态变化，公式为： 其中，表示时刻第个火焰粒子的透明度，表示第个火焰粒子初始透明度，表示火焰的生命周期； 火焰的颜色变化是通过逐帧分析方法分析火焰的RGB值得到，公式为： 其中，表示时刻第个火焰粒子的颜色，表示第个火焰粒子的初始颜色，表示第个火焰粒子燃尽后的颜色，表示火焰粒子的生命周期； 基于风速粒子的速度调整的公式为： 其中，表示时刻第个火焰粒子的速度，表示第个火焰粒子在无风条件下的初始速度，表示风速影响系数，表示时刻风速； 步骤4.2、计算模拟的火焰蔓延模型中的火焰粒子与目标车辆之间的欧几里得距离，如果距离小于给定的阈值，则认为任一火焰粒子接触到了目标物体，则转到步骤4.1生成新的火焰蔓延模拟，否则，不模拟，其中，火焰粒子和目标车辆之间的距离通过三维空间中的距离公式计算： 其中，表示第个火焰粒子和各目标车辆之间的距离，是第个火焰粒子在Unity三维空间中的位置，是各目标车辆的中心位置，当距离小于预定的阈值时，就在对应目标车辆所在位置生成新的火焰蔓延模型； 步骤4.3、基于隧道火灾场景灾情图像的所有火焰蔓延模型和隧道火灾场景孪生模型对隧道火灾场景进行火焰蔓延模拟并动态更新。

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