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龙图腾网获悉北京青云智创科技有限公司申请的专利复杂环境下多传感器融合的消防探测方法、装置、介质及产品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：CN118296495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202410400050.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权复杂环境下多传感器融合的消防探测方法、装置、介质及产品是由陈松;骆晓峰;刘维;张广鑫;张元;王成军;薛艳峰;孙鹏飞;关宗瑞;郝晓夜;陈建朋;宋文瑞设计研发完成，并于2024-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂环境下多传感器融合的消防探测方法、装置、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种复杂环境下多传感器融合的消防探测方法、装置、介质及产品，涉及消防探测领域。该方法利用红外传感器和可见光传感器分别对消防威胁区域进行探测，获得红外传感器和可见光传感器的基本概率赋值，根据这两个基本概率赋值，计算D‑S证据理论中的冲突系数。在冲突系数不等于1时采用D‑S证据理论的组合规则进行多传感器融合，在冲突系数等于1时采用D‑S证据理论的改进组合规则进行多传感器融合，改进组合规则引入了冲突分配因子。本发明基于改进组合规则的D‑S证据理论对单传感器误识别的情况可以进行有效纠正，从而保证最终消防危险区域识别结果的准确性与可靠性，同时实现了在复杂场景下的实时消防探测。

本发明授权复杂环境下多传感器融合的消防探测方法、装置、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下多传感器融合的消防探测方法，其特征在于，包括： 利用红外传感器和可见光传感器分别对消防威胁区域进行探测，并将红外传感器的探测结果中火源的温度值构成第一决策向量，可见光传感器的探测结果中火源的信任度构成第二决策向量； 对第一决策向量和第二决策向量分别进行归一化，并将归一化的第一决策向量作为红外传感器的基本概率赋值，归一化的第二决策向量作为可见光传感器的基本概率赋值； 根据红外传感器的基本概率赋值和可见光传感器的基本概率赋值，计算D-S证据理论中的冲突系数； 若所述冲突系数不等于1，则采用D-S证据理论的组合规则融合红外传感器的基本概率赋值和可见光传感器的基本概率赋值，获得多传感器决策级融合结果； 若所述冲突系数等于1，则采用D-S证据理论的改进组合规则融合红外传感器的基本概率赋值和可见光传感器的基本概率赋值，获得多传感器决策级融合结果；所述改进组合规则引入了冲突分配因子； 根据多传感器决策级融合结果判断消防威胁区域中的危险源，具体包括：将多传感器决策级融合结果中置信度最大的威胁区域确定为危险源； 所述冲突分配因子的确定方法包括： 定义两个证据之间的证据差异度为：式中，dBPAme,mf表示证据之间的差异度，me和mf表示第e条证据和第f条证据，meAp表示对第Ap个命题的第e个基本概率分配函数，mfAq表示对第Aq个命题的第f个基本概率分配函数；Dpq表示Ap,Aq之间的相似度，|·|表示基数函数，2N表示识别框架Θ的所有子集个数； 根据所述证据差异度，利用公式Simme,mf＝1-dBPAme,mf，确定两个证据之间的相近度；式中，Simme,mf表示两个证据me和mf之间的相近度； 根据所述相近度，利用公式确定其中一个证据的支持度；式中，Supme表示证据me的支持度，n表示证据的数量； 依据所述支持度，利用公式确定其中一个证据的可信度；式中，Credme表示证据me的可信度；Supmg表示证据mg的支持度； 依据所述可信度，利用公式确定冲突分配因子；式中，qA,m表示冲突分配因子，meA表示对第A个命题的第e个基本概率分配函数； 当其中一个证据的相对可信度满足时，冲突分配因子的计算式为：式中，Rcredme表示证据me的相对可信度。

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