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龍圖騰網獲悉江西財經大學;盛景智能科技(嘉興)有限公司申請的專利一種基于紋理感知的圖像煙霧精細檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115731401B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211540614.X，技術領域涉及：G06F17/16；該發明授權一種基于紋理感知的圖像煙霧精細檢測方法是由夏雪;方玉明;姜文暉;劉揚設計研發完成，并于2022-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于紋理感知的圖像煙霧精細檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于紋理感知的圖像煙霧精細檢測方法，該方法包括：基于特征提取模塊，用于獲取低層局部特征、中層局部特征以及高層局部特征；基于自注意力表達模塊，用于從高層局部特征中獲取全局煙霧注意力特征；基于全局卷積紋理感知模塊，用于從中層局部特征中獲取煙霧物體級特征以及煙霧內部細節特征；基于特征解碼模塊，用于將以上所有特征融合并映射為煙霧概率圖，作為煙霧精細檢測的結果。本發明可以端對端地從圖像中精確捕獲煙霧位置，并反映煙團內部細節，以此為煙霧濃度、煙團運動趨勢的分析等早期火災檢測的后續任務提供線索，在火災安防領域具有良好的應用前景。

本發明授權一種基于紋理感知的圖像煙霧精細檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于紋理感知的圖像煙霧精細檢測方法，其特征在于，通過煙霧檢測網絡實現，所述煙霧檢測網絡包括特征提取模塊、自注意力表達模塊、全局卷積紋理感知模塊以及特征解碼模塊，所述方法包括如下步驟： 步驟一、獲取作為輸入的彩色煙霧合成圖像； 步驟二、基于特征提取模塊，接受所述彩色煙霧合成圖像，并對所述彩色煙霧合成圖像進行提取，以分別得到低層局部特征、中層局部特征以及高層局部特征； 步驟三、基于自注意力表達模塊，將所述高層局部特征作為輸入，從所述高層局部特征中提取得到全局煙霧注意力特征； 步驟四、基于全局卷積紋理感知模塊，將所述中層局部特征作為輸入，從所述中層局部特征中提取得到煙霧物體級特征以及煙霧內部細節特征； 步驟五、基于特征解碼模塊，將所述低層局部特征、全局煙霧注意力特征以及煙霧物體級特征作為輸入，進行特征融合并映射為煙霧概率圖，所述煙霧概率圖為煙霧檢測的結果； 在所述步驟四中，基于全局卷積紋理感知模塊，將所述中層局部特征作為輸入，從所述中層局部特征中提取得到煙霧物體級特征以及煙霧內部細節特征的方法包括如下步驟： 步驟4.1，利用一維全局卷積從中層局部特征中獲得第一煙霧子特征圖Q以及第二煙霧子特征圖K，并利用矩陣相乘計算得到紋理注意力圖A； 步驟4.2，計算煙霧內部細節特征； 步驟4.3，根據煙霧內部細節特征、紋理注意力圖A以及中層局部特征計算得到煙霧物體級特征； 在所述步驟4.1中，對應有如下計算公式： ； ； ； 其中，表示將矩陣按行重組為向量操作，表示與中層局部特征長度寬度相等的垂直一維卷積操作，表示與中層局部特征長度寬度相等的水平一維卷積操作，表示第二煙霧子特征圖K與第一煙霧子特征圖Q對應第i個空間位置處的向量； 在所述步驟4.2中，煙霧內部細節特征對應的計算公式表示為： ； 其中，表示卷積操作，表示插值操作，表示非線性激活操作； 在所述步驟4.3中，煙霧物體級特征對應的計算公式表示為： ； 其中，表示哈德瑪積。

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