買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜國網四川省電力公司電力科學研究院申請的專利基于三維卷積網絡和自注意力機制的山火檢測方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119418253B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510021362.7，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于三維卷積網絡和自注意力機制的山火檢測方法和系統是由劉益岑;劉曦;朱鑫;韓曉言;孫禎鴻;范松海;劉小江;馬小敏;羅磊;左琳;楊坤山;羅時敏;汪淑賢設計研發完成，并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于三維卷積網絡和自注意力機制的山火檢測方法和系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于三維卷積網絡和自注意力機制的山火檢測方法和系統，屬于圖像識別、深度學習等技術領域。該方法包括：構建訓練集和測試集；對視頻數據進行預處理；構建山火識別模型，包括依次連接的三維卷積網絡、基于自注意力機制以及一致性注意力正則化機制的特征提取網絡和分類網絡；利用訓練集和測試集對山火識別模型進行訓練和測試，得到山火檢測模型；利用山火檢測模型進行山火檢測。本申請在三維卷積網絡的基礎上加入了三維注意力機制，能夠更有效地提取出時空特征，增強網絡的區分能力，同時還利用了一致性注意力正則化，對所得到的時空特征進行特征層面的約束，從而得到具有較強自區分共性的特征，提高了網絡識別的準確率。

本發明授權基于三維卷積網絡和自注意力機制的山火檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于三維卷積網絡和自注意力機制的山火檢測方法，其特征在于，所述山火檢測方法包括：根據歷史山火視頻數據集，構建訓練集和測試集；對所述訓練集和測試集中的視頻數據進行預處理，將每個所述視頻數據轉化為包含多幀圖像的數組，并進行歸一化處理；構建山火識別模型，所述山火識別模型包括依次連接的三維卷積網絡、基于自注意力機制以及一致性注意力正則化機制的特征提取網絡和分類網絡；利用預處理后的所述訓練集對所述山火識別模型進行訓練；利用預處理后的所述測試集對完成訓練后的所述山火識別模型進行測試，得到山火檢測模型；實時采集山火視頻數據，并利用所述山火檢測模型進行山火檢測；所述三維卷積網絡包括三維卷積層、三維池化層和Dropout層；其中，所述三維卷積層輸入多幀圖像，初步提取得到時空特征圖；所述三維池化層對所述三維卷積層輸出的特征圖進行降維處理；所述Dropout層對所述三維池化層輸出的特征圖進行處理后輸出至所述特征提取網絡；所述特征提取網絡包括池化層和自區分性特征提取結構，所述自區分性特征提取結構包括三個卷積網絡，分別對應底層特征、中層特征和高層特征的特征提取，且三個卷積網絡上都采用了自注意力機制，讓注意力關注于有鑒別性的圖像區域，并采用一致性注意力正則化機制來約束不同層的注意力，從而提取得到山火目標特征并將其輸入至分類網絡進行分類識別；所述三維卷積層的計算公式為： 其中，表示第i個卷積層中第j個特征圖在位置x，y，z處的值，tanh為雙曲線正切函數，Pi和Qi分別代表卷積核的高和寬，Ri代表三維核在時間維度上的尺寸，bij為特征圖的偏差，m為特征圖集合在i-1層連接到當前特征圖的索引，是前一層連接到第m個特征圖在空間維度p，q，r處的權重值，表示上一層的輸入特征圖在位置x+p，y+p，z+r處的值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網四川省電力公司電力科學研究院，其通訊地址為：610000 四川省成都市高新區錦暉西二街16號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。