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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾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：CN120876827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510972714.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾检测方法是由王刚;郝彬;赵志凯;王鑫;赵小虎;邢炜洁设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾检测方法，通过创新网络架构设计显著提升了复杂环境下火灾目标的检测精度与实时性。该方法在YOLOv8框架基础上进行了以下关键改进：其一，构建多尺度特征融合增强网络，采用浅层辅助融合SAF与深层辅助融合DAF的双路径特征金字塔结构，通过动态特征交互机制有效保留火焰和烟雾的细节纹理特征；其二，创新性地设计重参数化的异构卷积模块RepHCM，通过训练阶段的多分支深度可分离卷积并行特征提取与推理阶段的参数重组，在保持大感受野优势的同时显著提升计算效率；其三，在主干与颈部网络中部署全局异构核选择机制，动态应用不同尺寸卷积核，强化对多尺度火灾目标的特征提取能力；其四，针对小目标识别难的问题，构建高分辨率检测头分支160×160，提升小尺度火焰与烟雾的检测效果。

本发明授权基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1．构建包含多分支辅助融合FPN的神经网络结构；其中，所述多分支辅助融合FPN包括 浅层辅助融合SAF模块和深层辅助融合DAF模块，所述SAF模块的输出表达式为： 其中δ表示SiLU函数，Conv表示控制通道数的1×1卷积，符号U•表示上采样操作，GAP表示全局平均池化；SAF模块通过上采样和下采样操作将浅层特征与深层特征融合，保留火焰目标的局部细节信息；所述DAF模块的输出表达式为： 其中Down表示伴随批量归一化层的3×3下采样卷积，DAF模块通过拼接来自浅层下采样的细节信息、上层全局池化的上下文信息、当前层的原始信息以及深层上采样的语义信息，实现了多尺度特征的融合与增强，增强对大尺度火焰目标的检测能力；S2．在主干网络和颈部网络中引入重参数化的异构卷积模块RepHCM；其中，所述重参数化的异构卷积模块RepHCM具体流程：使输入特征通过1×1卷积和Split操作生成多个信息流；每个信息流依次通过串联的卷积块提取特征，并保留各分支的输出；将各分支输出拼接后通过1×1卷积整合，得到最终特征表示； S3．采用全局异构核选择机制动态调整卷积核大小； S4．在输出层构建高分辨率检测头； S5．对输入图像进行特征提取、融合和预测，实现火焰与烟雾目标的检测。

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