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龙图腾网恭喜上海东普信息科技有限公司申请的专利用于物流仓库的抽烟识别方法、装置、设备和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：CN112287768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202011073038.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权用于物流仓库的抽烟识别方法、装置、设备和存储介质是由李斯;赵齐辉设计研发完成，并于2020-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于物流仓库的抽烟识别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于物流仓库的抽烟识别方法、装置、设备和存储介质，针对业内物流仓库空间大，易燃品多且无隔断，抽烟易引发火灾的问题，通过获取抽烟行为的历史图像，对历史图像进行目标标注，建立图像数据集；创建及优化YOLOv4模型，将图像数据集输入优化后的YOLOv4模型中进行训练，得到抽烟识别模型；将物流仓库的图像实时输入抽烟识别模型中，判断图像中是否存在抽烟行为。自动对监控区域内的工作人员进行抽烟行为的识别，防止因抽烟引起火灾的情况发生，做到事前预警，常态检测，规范管理。

本发明授权用于物流仓库的抽烟识别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于物流仓库的抽烟识别方法，其特征在于，包括：获取抽烟行为的历史图像，对历史图像进行目标标注，建立图像数据集；所述目标包括烟头、夹有香烟的手指及烟雾；创建YOLOv4模型，在YOLOv4模型中的BackBone网络中加入空洞卷积，得到改进的YOLOv4模型；将所述步骤S1中的图像数据集输入改进的YOLOv4模型中进行训练，得到抽烟识别模型；将物流仓库的图像输入所述抽烟识别模型中，判断图像中是否存在抽烟行为；其中，所述YOLOv4模型包括Backbone、Neck及Head，所述Backbone采用CSPDarknet53网络，在CSPDarknet53网络的卷积核中加入空洞，扩大感受野；通过设置参数dilationrate的值，实现多尺度信息的获取；在所述CSPDarknet53网络的最后一层加入Inception网络，增加YOLOv4模型的网络宽度和深度。

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