基于深度学习的烟雾与火灾检测算法综述

摘要：

在各种灾害中,火灾是最经常、最普遍的威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一.随着经济建设的迅猛发展,城市规模日趋扩大,重大火灾隐患急剧增加.然而,目前广泛使用的烟雾传感器探测火灾的方法,易受距离等因素影响,导致检测不及时.视频监控系统的引入为解决这一问题提供了新思路,基于视频的传统图像处理算法是较早提出的方法,最近机器视觉与图像处理技术快速发展,涌现出一系列使用深度学习技术来自动检测视频和图像中火灾的方法,在消防安全领域具有非常重要的实际应用价值.为了综合分析火灾检测的深度学习方法相关改进及应用,简要介绍了基于深度学习的火灾检测流程,重点从分类、检测、分割3个粒度对火灾检测的深度方法详细对比分析,阐述每类算法针对现有问题采取的相关改进.总结现阶段火灾检测存在的问题,并提出未来的研究方向.

关键词：深度学习、火灾检测、目标分类、目标检测、目标分割

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFD0401404

在线出版日期：2022-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

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