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龙图腾网获悉深圳风火轮科创科技有限公司申请的专利充电桩的火灾监测方法、电子设备及存储介质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：CN119964089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510437074.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权充电桩的火灾监测方法、电子设备及存储介质是由侯建道;林洪辉;陈荣设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本充电桩的火灾监测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种充电桩的火灾监测方法、电子设备及存储介质，充电桩的火灾监测方法，包括：获取充电桩的当前充电桩图像；输入当前充电桩图像至目标特征提取网络模型，得到目标特征图，目标特征提取网络模型基于ResNet50网络模型及语义挖掘模型得到，语义挖掘模型用于提取并关联当前充电桩图像的全局语义特征；输入目标特征图至分类器，得到火灾监测结果。本方法实现了基于ResNet50网络模型及语义挖掘模型构建的目标特征提取网络模型和分类器对充电桩进行火灾监测，可避免人工巡视充电桩导致漏检充电桩的火焰，提高了对充电桩进行火灾监测的监测准确性。

本发明授权充电桩的火灾监测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种充电桩的火灾监测方法，其特征在于，包括： 获取充电桩的当前充电桩图像； 输入所述当前充电桩图像至目标特征提取网络模型，得到目标特征图，所述目标特征提取网络模型基于ResNet50网络模型及语义挖掘模型得到，所述语义挖掘模型用于提取并关联所述当前充电桩图像的全局语义特征； 输入所述目标特征图至分类器，得到火灾监测结果； 所述获取充电桩的当前充电桩图像之前，所述火灾监测方法，还包括： 构建所述语义挖掘模型； 融合所述ResNet50网络模型及所述语义挖掘模型，得到初始特征提取网络模型； 对所述初始特征提取网络模型进行训练，得到所述目标特征提取网络模型； 所述ResNet50网络模型包括依次连接的二维卷积模块、第一Stage模块、第二Stage模块、第三Stage模块以及第四Stage模块，所述融合所述ResNet50网络模型及所述语义挖掘模型，得到初始特征提取网络模型，包括： 将所述语义挖掘模型拼接于所述ResNet50网络模型的所述第三Stage模块与所述第四Stage模块之间，得到所述初始特征提取网络模型；其中第三Stage模块包含6个Bottleneck层，第四Stage模块包含3个Bottleneck层； 所述构建所述语义挖掘模型，包括： 融合第一转置模块、展平模块、层归一化模块、线性层编码模块、线性层解码模块、修正线性单元激活函数模块、尺寸转换模块以及第二转置模块，得到所述语义挖掘模型； 所述第一转置模块用于将接收到的初始特征图从第一维度转置至第二维度，得到第一特征图；所述展平模块用于对所述第一特征图的维度进行展平，得到第二特征图；所述层归一化模块用于对所述第二特征图进行层归一化处理，得到第三特征图；所述线性层编码模块用于对所述第三特征图进行线性变换和映射，得到第四特征图；所述线性层解码模块用于提取并关联所述第四特征图的全局特征，得到第五特征图；所述修正线性单元激活函数模块用于对所述第五特征图进行修正线性单元激活函数处理，得到第六特征图；所述尺寸转换模块用于将所述第六特征图的维度转换至所述第二维度，得到第七特征图；所述第二转置模块用于将所述第七特征图从所述第二维度转置至所述第一维度，得到并输出第八特征图； 所述火灾监测方法用于检测微小火焰。

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