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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于无锚框网络的火灾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：CN116152742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310155333.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于无锚框网络的火灾检测方法是由张为;秦瑞设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无锚框网络的火灾检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无锚框网络的火灾检测方法，包括下列步骤：图像获取：通过摄像头获取实时的视频流并在计算机中转换为图像格式；前景判断；网络检测，如果判断某帧图像存在可疑的运动前景目标，则将该帧图像送入到已经训练好的火灾检测网络中进行火焰目标的判断，首先经过主干网络进行特征提取，再利用优化后的融合网络进行特征融合，最后经过检测网络的分类和回归两个分支进行火焰目标类别以及位置信息的预测；报警响应。

本发明授权一种基于无锚框网络的火灾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无锚框网络的火灾检测方法，包括下列步骤：步骤1，图像获取：通过摄像头获取实时的视频流并在计算机中转换为图像格式；步骤2，前景判断：对获取到的实时监控图像进行前景处理，对图像进行前景目标提取，判断图像中是否存在可疑的运动前景目标；步骤3，网络检测，如果判断某帧图像存在可疑的运动前景目标，则将该帧图像送入到已经训练好的火灾检测网络中进行火焰目标的判断，首先经过主干网络进行特征提取，再利用优化后的融合网络进行特征融合，最后经过检测网络的分类和回归两个分支进行火焰目标类别以及位置信息的预测；所述的火灾检测网络结构如下：火灾检测网络的整体形式采用无锚框机制，能够极大适应火焰多变的形态，以FCOS网络为基础网络，并根据火焰目标的特点对其进行适应性的优化改进，优化改进包括：选用ShuffleNetV2轻量级网络作为主干网络，并在其各个阶段嵌入协同注意力模块，在保持实时性效果的同时提升主干网络的特征提取能力；经过添加协同注意力模块优化后的轻量级网络ShuffleNetV2的各个阶段，提取到的具有不同深度层次的特征信息被输送到融合网络中，融合网络基于特征金字塔结构进行初步的特征融合，并在特征金字塔结构基础上添加特征增强模块，将各个层级的特征信息进行加权整合，得到更为丰富的特征信息并对原始特征进行加强，经过自注意力机制模块进行特征细化，以提升火焰特征信息的辨识度；之后，经过上述增强和细化处理的特征信息被送入到火灾检测网络中进行分类和回归，以判断图像中的目标类别以及位置信息；步骤4：报警响应；如果网络的预测结果为画面内存在火焰目标，则立即显示火焰目标的位置信息并启动报警程序。

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