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龙图腾网恭喜无锡格林通安全装备有限公司申请的专利基于BP神经网络的火焰探测器灵敏度设置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：CN113869232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111155581.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于BP神经网络的火焰探测器灵敏度设置方法是由章军;杨伟伟;郭晶;曹志兵;俞莉佳设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络的火焰探测器灵敏度设置方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于BP神经网络的火焰探测器灵敏度设置方法。本发明通过样本录制，对录制的样本进行裁剪，得到固定时长的样本集；对样本集进行红外特征提取和紫外特征提取，并对提取的红外特征和紫外特征进行合并，得到特征样本集；以特征样本集作为第一训练集，训练第一BP神经网络模型；仅使用红外火焰通道特征和紫外特征，对特征样本集进行裁剪，将裁剪后的特征样本集作为第二训练集，训练第二BP神经网络模型；基于第一BP神经网络模型和第二BP神经网络模型构建火焰探测器，能够更好地发挥出红紫外传感器结合的优势，对火焰的探测精度得到显著提高。

本发明授权基于BP神经网络的火焰探测器灵敏度设置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的火焰探测器灵敏度设置方法，其特征在于，包括：样本录制，其中，所述样本的种类包括火焰和干扰源，每种样本均在离火焰探测器不同距离、不同角度下组合录制；对录制的样本进行裁剪，得到固定时长的样本集；采样频率为Fs＝128Hz，其中一个需要裁剪的样本为矩阵X4×1280，表示4通道数据，时长为对所述样本集进行红外特征提取和紫外特征提取，并对提取的红外特征和紫外特征进行合并，得到特征样本集；红外特征提取包括：裁剪后的样本集的矩阵为Y4×256×N，N为裁剪后的样本集的长度，对其中一个样本y4×256进行特征提取，前3通道为yIR,3×256，最后一个通道为yUV，1×256；红外特征提取采用傅里叶变换，得到傅里叶变换频域值fk，k为频域序列；去除直流分量和对称数据，则频域幅值特征数量为128，记为{|f1|，|f2|，...，|f128|}；紫外特征提取包括：紫外通道提取脉冲数量f_UV1、密度f_UV2、最大值f_UV3；对提取的红外特征和紫外特征进行合并包括：红外特征取频域内0～20Hz作为红外特征，三个通道各自的红外特征为：{|f1|α、|f2|α、...、|f40|α}，α＝10，为归一化系数，3个通道共计40*3＝120个红外特征，归一化后，红外3通道特征为{f_IR1，f_IR2，...，f_IR120}，1～40为第1通道特征，41～80为第2通道特征，81～120为第3通道特征，加上紫外3特征{f_UV1，f_UV2，f_UV3}，共计123个特征组成特征样本集；以所述特征样本集作为第一训练集，训练第一BP神经网络模型；仅使用红外特征的第3通道特征和紫外特征，对所述特征样本集进行裁剪，将裁剪后的特征样本集作为第二训练集，训练第二BP神经网络模型；基于所述第一BP神经网络模型和第二BP神经网络模型构建火焰探测器，所述火焰探测器被配置为：对紫外传感器和红外传感器采集的探测数据进行特征提取；将特征提取的结果输入第一BP神经网络模型，以识别探测目标是否为火焰；如果探测目标为火焰，将特征提取的结果输入第二BP神经网络模型，以对火焰信号大小进行分类；如果火焰信号大小满足设置的灵敏度要求，第二BP神经网络模型输出报火预警，火焰探测器发出火焰报警。

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