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龙图腾网获悉合肥大学申请的专利一种知识与视觉联合驱动的火焰图像识别分析方法及装置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：CN121074773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510989667.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种知识与视觉联合驱动的火焰图像识别分析方法及装置是由唐彬;吴锦峰;吴亚;李浩天;胡阿祥设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识与视觉联合驱动的火焰图像识别分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识与视觉联合驱动的火焰图像识别分析方法及装置，本发明涉及图像识别技术领域。包括以下步骤：首先，采集火焰知识图谱数据。基于这些数据，建立卷积神经网络，以对应的火焰图像作为输入，以实体嵌入向量作为标签进行训练，形成实体嵌入向量预测模型。对火焰图像进行分割，提取火焰视觉特征参数，并进行嵌入和空间扩展，生成特征数据训练张量。借助ViT网络模型，对特征数据进行训练以提取综合特征。获取待识别火焰图像，通过模型计算危险应急系数，并与阈值对比生成相应处理方案，同时将结果文本化输出。有效结合视觉特征和知识图谱，提升火焰图像识别与应急响应的准确性和智能化。

本发明授权一种知识与视觉联合驱动的火焰图像识别分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种知识与视觉联合驱动的火焰图像识别分析方法，其特征在于，具体步骤包括： 获取训练集和待识别的火焰图像，所述训练集包括多组训练的火焰图像及与其映射的火焰知识图谱，对火焰知识图谱进行信息融合获得对应的实体嵌入向量，以训练的火焰图像作为特征输入，对应的实体嵌入向量作为特征输出对卷积神经网络进行训练，获得实体嵌入向量评估模型，使用实体嵌入向量评估模型对待识别的火焰图像进行特征识别获取对应的实体嵌入向量； 将训练的火焰图像和待识别的火焰图像分别进行分割得到若干尺寸相同的图像块，获取每个图像块的火焰视觉特征参数并嵌入至对应图像块内，得到每个火焰图像对应的三维图像块嵌入张量，对每个火焰图像对应的实体嵌入向量在空间上进行张量扩展操作，得到每个火焰图像对应的三维实体信息嵌入张量； 将每个火焰图像对应的三维图像块嵌入张量和三维实体信息嵌入张量进行拼接，得到对应的特征数据训练张量，将训练的火焰图像对应的特征数据训练张量标定为第一张量，待识别的火焰图像对应的特征数据训练张量标定为第二张量； 将第一张量作为特征输入，对应训练的火焰图像中实体的对应关系作为特征输出对ViT网络模型进行训练，使用训练后的ViT网络模型对第二张量进行特征提取获取待识别的火焰图像中实体间的对应关系； 对第二张量进行建模分析得出待识别的火焰图像的危险应急系数，并将危险应急系数与危险判断阈值相对比，根据对比结果确定处理方式，将待识别的火焰图像中实体的对应关系和处理方式进行语言文本化并输出。

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