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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于加速度信号的智能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：CN116415193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310328760.4，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于加速度信号的智能火灾检测方法是由刘亚俊;全霖锋;郭能昌设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于加速度信号的智能火灾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加速度信号的智能火灾检测方法，通过防火材料内的加速度传感器采集静态加速度数据、振动加速度数据和燃烧加速度数据并进行数据预处理，然后利用信号处理技术包括时域分析和小波包分解技术对预处理后的加速度信号进行数据特征分析并对信号进行合理的特征提取，对提取的特征数据进行数据标准化后再建立极限梯度提升算法训练特征数据，同时进行参数调优得到最优准确率的分类模型，该智能火灾检测方法与传统方法相比可以对火灾进行更及时的判别，能最大限度的减少火灾造成的损失，且该方法的实施成本较低。

本发明授权一种基于加速度信号的智能火灾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加速度信号的智能火灾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用植入防火材料的加速度传感器采集静态加速度数据、振动加速度数据和燃烧加速度数据；所述静态加速度数据为防火材料在未受到外界干扰处于静置状态下加速度传感器采集到的加速度数据；振动加速度数据为受到人为或环境产生的振动时加速度传感器采集到的加速度数据；燃烧加速度数据为防火材料受到燃烧膨胀作用产生振动时加速度传感器采集到的加速度数据； 将三类加速度数据用db2小波基进行8层小波包分解，在小波包分解树的第8层将得到一个256×T维的能量分布矩阵，256表示8层小波包树最底层节点的频段数、T表示数据量；将256个频段中的前八个频段的能量值作为最终的能量特征数据，最终得到三类加速度数据的十五维特征数据，包括七种时域指标和八个频段的能量值； 采用七种时域指标对预处理后的三类加速度数据进行时域特征提取，七种时域特征指标分别为方差、均方值、波形值、峭度值、峰峰值、均值差和均值穿越次数；对加速度数据进行八层小波包分解，把八层分解后的256个频段的前八个频段的能量值作为加速度数据的能量特征； 对三类加速度数据进行数据预处理，所述预处理包括低通滤波和滑动操作； 对预处理后的加速度数据进行特征提取，特征提取包括时域特征提取和能量特征提取； 使用提取的特征数据对机器学习算法模型进行训练：将数据标准化，将标准化后的特征数据训练极限梯度提升树分类模型，对极限梯度提升树分类模型的参数进行网格搜索后进行五折交叉验证，并输出模型的混淆矩阵和评估指标柱状图，选择在混淆矩阵和评估指标柱状图中分类效果最佳的火灾加速度数据分类模型。

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