基于機(jī)器視覺及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)檢測(cè)研究

引言

現(xiàn)代科技的快速發(fā)展使公共消防安全面臨前所未有的復(fù)雜性挑戰(zhàn)，這種復(fù)雜性顯著增加了火災(zāi)蔓延風(fēng)險(xiǎn)[1]。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，近年來火災(zāi)事故的發(fā)生頻率與危害程度均呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)。城市化加速推進(jìn)過程中，建筑規(guī)模擴(kuò)張和工業(yè)活動(dòng)密集化的雙重作用，進(jìn)一步提高了火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)[2]。特別是在高層建筑、工業(yè)廠區(qū)及森林地帶等特殊場(chǎng)景中，火災(zāi)具有突發(fā)性強(qiáng)、蔓延迅速等特征，往往在極短時(shí)間內(nèi)造成重大人員傷亡和巨額經(jīng)濟(jì)損失。其中，森林火災(zāi)防控形勢(shì)尤為嚴(yán)峻，受限于火勢(shì)蔓延速度與有限的逃生時(shí)間，亟須建立更高效的預(yù)警與應(yīng)對(duì)體系。

一、傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)存在的問題

傳統(tǒng)物理傳感技術(shù)在火災(zāi)預(yù)警應(yīng)用中存在明顯的環(huán)境適應(yīng)性與響應(yīng)時(shí)效性問題。一方面，煙霧探測(cè)器等常規(guī)設(shè)備易受環(huán)境溫濕度波動(dòng)影響，在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中測(cè)量精度顯著下降；另一方面，基于固定閾值的預(yù)警機(jī)制導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)滯后，難以實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警。這些問題在大空間場(chǎng)所尤為突出，由于需要等待火災(zāi)特征參數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)閾值才能觸發(fā)報(bào)警，往往錯(cuò)過最佳處置時(shí)機(jī)。要解決這些技術(shù)問題，需要突破傳統(tǒng)傳感模式的局限，開發(fā)具有更強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性和更高靈敏度的新型監(jiān)測(cè)技術(shù)，同時(shí)改進(jìn)預(yù)警算法，實(shí)現(xiàn)從“閾值觸發(fā)”向“趨勢(shì)預(yù)警”的轉(zhuǎn)變，從而提升火災(zāi)防控的主動(dòng)性和時(shí)效性。

二、機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)遇

基于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)融合的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)展現(xiàn)出顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。該系統(tǒng)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等先進(jìn)算法，通過對(duì)視頻圖像的智能分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)火焰動(dòng)態(tài)特征和煙霧擴(kuò)散模式的精準(zhǔn)識(shí)別[4]。相較于傳統(tǒng)傳感技術(shù)，這種方案具有三個(gè)突出特點(diǎn)。第一，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，能夠有效克服溫濕度等干擾因素；第二，識(shí)別速度快，可實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；第三，準(zhǔn)確度高，在復(fù)雜背景下仍能保持穩(wěn)定的檢測(cè)性能。這種智能化的預(yù)警模式，為工業(yè)場(chǎng)所等復(fù)雜環(huán)境下的火災(zāi)防控提供了新的技術(shù)路徑[5]。

三、文獻(xiàn)綜述

（一）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)識(shí)別中的應(yīng)用

基于深度學(xué)習(xí)的火災(zāi)識(shí)別技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，其核心在于采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景下的高效火焰檢測(cè)。一方面，研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新性應(yīng)用目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，顯著提升了系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。具體而言，YOLOv3模型展現(xiàn)出卓越的實(shí)時(shí)處理能力，可實(shí)現(xiàn)28FPS的圖像處理速度，同時(shí)保持穩(wěn)定的檢測(cè)精度。另一方面，通過將ResNet101特征提取網(wǎng)絡(luò)與FPN特征金字塔相結(jié)合，改進(jìn)后的FasterR-CNN模型將目標(biāo)檢測(cè)平均精度提升至 0.851^[6] 。這些技術(shù)突破不僅驗(yàn)證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)識(shí)別領(lǐng)域的有效性，還為智能預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該技術(shù)方案在響應(yīng)速度和檢測(cè)精度方面均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，為復(fù)雜環(huán)境下的火災(zāi)防控提供了可靠的技術(shù)支持。

（二）現(xiàn)有火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

近年來，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)研究雖然取得了顯著進(jìn)展，但在實(shí)際部署過程中仍面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。復(fù)雜環(huán)境下的火災(zāi)監(jiān)測(cè)任務(wù)存在海量數(shù)據(jù)處理難題，現(xiàn)有技術(shù)方案在檢測(cè)精度與響應(yīng)速度的平衡、環(huán)境適應(yīng)性以及誤報(bào)漏報(bào)控制等方面均存在不足。由于火焰視覺特征易受光照條件變化影響，加上環(huán)境中的紅色干擾物等因素，導(dǎo)致系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率降低。梁煜等的研究指出，火焰尺度多樣性和復(fù)雜背景噪聲會(huì)顯著降低傳統(tǒng)算法的檢測(cè)性能。更為關(guān)鍵的是，現(xiàn)有算法在多維特征解析能力方面存在局限，難以有效應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境條件，這嚴(yán)重制約了系統(tǒng)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用效果。

（三）對(duì)智能自適應(yīng)算法的需求

當(dāng)前火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)的研究重點(diǎn)正轉(zhuǎn)向自主智能調(diào)控算法的開發(fā)。張謙團(tuán)隊(duì)提出的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩階段識(shí)別算法通過空間金字塔池化模塊和幀差法的創(chuàng)新結(jié)合，在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了 93.6% （圖像）和 94.9% （視頻）的檢測(cè)準(zhǔn)確率，展現(xiàn)了顯著的技術(shù)突破。然而，現(xiàn)有研究仍存在兩個(gè)關(guān)鍵局限：第一，算法自適應(yīng)能力不足，多數(shù)模型依賴人工預(yù)設(shè)參數(shù)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的實(shí)際場(chǎng)景；第二，計(jì)算效率與檢測(cè)精度的平衡問題，如梁煜團(tuán)隊(duì)開發(fā)的Anchor-free結(jié)構(gòu)算法雖然通過多分支殘差模塊提升了特征表達(dá)能力，但計(jì)算效率仍需提高。未來研究應(yīng)著力構(gòu)建具有環(huán)境自適應(yīng)能力的智能系統(tǒng)，重點(diǎn)突破動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化、多尺度特征融合和計(jì)算架構(gòu)輕量化等關(guān)鍵技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)精度與實(shí)時(shí)性的協(xié)同提升。這種自適應(yīng)智能算法的突破將大幅提升火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的可靠性和適用性，為復(fù)雜環(huán)境下的火災(zāi)防控提供更有效的技術(shù)支撐。

四、火災(zāi)識(shí)別算法

（一）算法總體框架

火災(zāi)識(shí)別任務(wù)通過兩階段檢測(cè)框架實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化，該架構(gòu)不僅顯著提升了系統(tǒng)的識(shí)別精度與檢測(cè)效率，還通過預(yù)篩選機(jī)制優(yōu)先鎖定疑似火災(zāi)區(qū)域，有效降低了計(jì)算復(fù)雜度。在具體實(shí)現(xiàn)層面，深度學(xué)習(xí)模型首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行候選區(qū)域生成，隨后對(duì)這些重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行精細(xì)特征分析與分類識(shí)別。這種層次化的處理策略通過計(jì)算資源的動(dòng)態(tài)分配機(jī)制實(shí)現(xiàn)了算法效能的提升。

（二）前景提取階段

視頻中的火焰檢測(cè)算法通過捕捉火焰特有的動(dòng)態(tài)特征實(shí)現(xiàn)有效識(shí)別。火焰在視頻中呈現(xiàn)出三個(gè)典型特征，即閃爍頻率高于背景環(huán)境、具有快速變化的非剛性運(yùn)動(dòng)特性以及在連續(xù)幀間產(chǎn)生明顯的像素差異。采用幀間差分技術(shù)可以準(zhǔn)確識(shí)別這些特征，其核心是通過計(jì)算相鄰幀的像素差異來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能夠有效區(qū)分真實(shí)火焰與其他干擾源，適用于需要快速響應(yīng)的火災(zāi)檢測(cè)場(chǎng)景。通過分析火焰的時(shí)空特征，該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)燃燒現(xiàn)象的準(zhǔn)確辨識(shí)

（三）精度識(shí)別階段

基于空間金字塔聚合模塊的特征提取優(yōu)化顯著提升了火焰檢測(cè)性能。該模塊通過多維度池化操作捕獲不同層次的上下文信息，有效增強(qiáng)了模型對(duì)火焰細(xì)微特征的識(shí)別能力。研究者進(jìn)一步構(gòu)建了具有多尺度特征提取能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，采用并行卷積核設(shè)計(jì)策略來捕捉不同尺寸的火焰特征。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，這種多分支并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種尺度的火焰目標(biāo)，在復(fù)雜環(huán)境背景下實(shí)現(xiàn)了精確的火災(zāi)檢測(cè)。

五、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

（一）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本研究構(gòu)建了一個(gè)多源異構(gòu)的火災(zāi)檢測(cè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，用于全面評(píng)估深度學(xué)習(xí)算法的泛化性能和實(shí)際應(yīng)用可靠性。該數(shù)據(jù)集由靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)視頻兩部分組成，圖像庫包含10，240張 1920×1080 分辨率的高清圖片；視頻庫包含50段幀率為30fps的連續(xù)監(jiān)控視頻，總時(shí)長(zhǎng)超過300分鐘。數(shù)據(jù)來源包括三個(gè)公開火災(zāi)數(shù)據(jù)庫和自主采集的實(shí)際場(chǎng)景樣本，確保了數(shù)據(jù)的代表性和多樣性。在數(shù)據(jù)構(gòu)建過程中，重點(diǎn)考慮了四個(gè)維度的多樣性特征，即環(huán)境多樣性（涵蓋室內(nèi)倉庫、森林、建筑工地等12類場(chǎng)景）、時(shí)間多樣性（包含晝夜不同時(shí)段）火焰特性多樣性（涉及不同燃燒物質(zhì)產(chǎn)生的差異化火焰形態(tài)）以及干擾條件多樣性（包含煙霧、強(qiáng)光反射、雨雪等復(fù)雜環(huán)境因素）。特別設(shè)計(jì)的評(píng)估子集包含1200個(gè)經(jīng)過嚴(yán)格標(biāo)注的困難樣本，用于測(cè)試算法在極端條件下的魯棒性，包括低照度（小于 10lux ）、高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）等具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，該數(shù)據(jù)集能夠有效模擬現(xiàn)實(shí)世界中火災(zāi)檢測(cè)任務(wù)面臨的主要挑戰(zhàn)。通過在該數(shù)據(jù)集上的性能測(cè)試，可以全面評(píng)估算法在檢測(cè)精度（mAP）、實(shí)時(shí)性（FPS）誤報(bào)率（FAR）等關(guān)鍵指標(biāo)上的綜合表現(xiàn)，為火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際部署提供可靠的技術(shù)參考。數(shù)據(jù)集的構(gòu)建嚴(yán)格遵循機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測(cè)試規(guī)范，所有樣本均經(jīng)過專業(yè)消防人員的雙重標(biāo)注，確保標(biāo)注質(zhì)量達(dá)到研究級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

（二）實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

本研究采用基于NVIDIA高端GPU的計(jì)算平臺(tái)開展實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)運(yùn)行在穩(wěn)定的Linux操作系統(tǒng)環(huán)境中。實(shí)驗(yàn)選用PyTorch1.7.1作為深度學(xué)習(xí)框架，重點(diǎn)優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵參數(shù)配置。第一，通過調(diào)整卷積運(yùn)算的步長(zhǎng)等核心參數(shù)來優(yōu)化特征提取過程；第二，精心設(shè)計(jì)了多尺度特征提取器的網(wǎng)絡(luò)深度。在訓(xùn)練策略方面，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，并采用動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制根據(jù)模型收斂情況自動(dòng)優(yōu)化；考慮到計(jì)算效率與內(nèi)存占用的平衡，將訓(xùn)練批量大小確定為16。這種硬件與軟件的協(xié)同配置確保了整個(gè)計(jì)算過程的高效性、穩(wěn)定性，為算法性能評(píng)估提供了可靠的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

（三）實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文提出的火災(zāi)識(shí)別算法具有顯著的識(shí)別性能優(yōu)勢(shì)。該算法基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建兩階段架構(gòu)，其視覺識(shí)別系統(tǒng)在火災(zāi)檢測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出色，靜態(tài)圖像分析準(zhǔn)確率達(dá)到 93.6% ，動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)測(cè)識(shí)別精度進(jìn)一步提升至 94.9% 。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，前景提取環(huán)節(jié)具有關(guān)鍵作用，通過幀差技術(shù)可有效定位潛在目標(biāo)區(qū)域，該方法能快速實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果。多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合池化單元的設(shè)計(jì)增強(qiáng)了火焰特征提取的適應(yīng)性，顯著降低了后續(xù)識(shí)別過程的計(jì)算負(fù)荷，從而提升了整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的響應(yīng)速度。該架構(gòu)能有效捕捉火焰的多形態(tài)特征，不僅大幅降低了系統(tǒng)誤報(bào)率，還顯著減少了漏報(bào)情況，特別在小范圍火焰識(shí)別方面效果突出。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不僅驗(yàn)證了本算法在技術(shù)創(chuàng)新方面的優(yōu)勢(shì)，還為其在真實(shí)火災(zāi)檢測(cè)場(chǎng)景中的實(shí)際應(yīng)用提供了有力支撐。

六、算法流程與評(píng)價(jià)指標(biāo)

（一）算法流程詳解

本文提出的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)基于多模態(tài)識(shí)別機(jī)制，其核心檢測(cè)模塊由煙霧特征分析與火焰動(dòng)態(tài)捕捉兩部分構(gòu)成。系統(tǒng)通過關(guān)鍵檢測(cè)單元觸發(fā)警報(bào)裝置，形成閉環(huán)反饋機(jī)制。在煙霧檢測(cè)階段，主要利用CNN的多尺度特性捕捉不同分辨率下的煙霧形態(tài)特征。在火焰識(shí)別階段，算法整合幀差分法與空間金字塔融合模塊，重點(diǎn)分析圖像序列中火焰的動(dòng)態(tài)特性，如閃爍頻率和移動(dòng)速度。系統(tǒng)通過幀差分法，快速定位潛在火焰區(qū)域，隨后采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，從而有效區(qū)分真實(shí)火焰與其他相似干擾源。基于煙霧與火焰的雙重檢測(cè)結(jié)果，系統(tǒng)采用聯(lián)合決策機(jī)制。當(dāng)檢測(cè)到煙霧濃度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值且同時(shí)存在火焰特征時(shí)，即觸發(fā)預(yù)警信號(hào)，相關(guān)信息將實(shí)時(shí)傳輸至監(jiān)控終端。該算法設(shè)計(jì)顯著提升了系統(tǒng)性能，在復(fù)雜環(huán)境下的檢測(cè)效果得到明顯改善。

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)意義

研究采用三項(xiàng)核心指標(biāo)評(píng)估算法性能。準(zhǔn)確率反映整體預(yù)測(cè)正確率，召回率表征目標(biāo)檢測(cè)能力，平均精度綜合評(píng)估檢測(cè)排序質(zhì)量。準(zhǔn)確率通過計(jì)算正確識(shí)別樣本占總樣本的比例來評(píng)估模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的吻合程度，其計(jì)算公式為Accuracy Ω_Γ=（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN） 。該指標(biāo)直觀呈現(xiàn)分類系統(tǒng)的整體性能，其分子包含正確識(shí)別的正負(fù)樣本（ （TP+TN） ，分母涵蓋所有檢測(cè)樣本。在火災(zāi)預(yù)警場(chǎng)景中，召回率尤為重要，其計(jì)算公式為（204 Recall=TP/（TP+FN）^[8] 。召回率直接量化系統(tǒng)捕捉潛在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的能力，該指標(biāo)的提升能有效反映模型在多樣化實(shí)際場(chǎng)景中的表現(xiàn)。平均精度（AP）作為主要評(píng)測(cè)指標(biāo)，通過綜合考慮精確率-召回率曲線下的面積，更全面地評(píng)估模型的排序質(zhì)量和檢測(cè)穩(wěn)定性。

（三）減少漏檢的措施

本文致力于降低火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)的漏檢率并提升檢測(cè)精度。通過深入分析火焰煙霧目標(biāo)的分布特征，重點(diǎn)優(yōu)化了檢測(cè)閾值設(shè)置和算法流程。針對(duì)YOLOv5s模型，重新標(biāo)定了檢測(cè)臨界值，特別是針對(duì)小尺度火焰目標(biāo)易被忽略的問題，通過將置信度閾值從0.5適當(dāng)降低至0.3，使更多潛在目標(biāo)得以保留并進(jìn)入后續(xù)識(shí)別階段，顯著提升了系統(tǒng)對(duì)微小熱源的檢測(cè)能力。在算法流程優(yōu)化方面，創(chuàng)新性地采用二分K-Means聚類方法生成定位框，該方法能夠根據(jù)火災(zāi)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)自動(dòng)生成更符合目標(biāo)形狀的先驗(yàn)框，有效解決了因錨框失配導(dǎo)致的漏檢問題。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，優(yōu)化后的系統(tǒng)檢測(cè)精度達(dá)到 97.81% ，較之前提升了3.13個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)系統(tǒng)誤判率降低了6.44% ，充分驗(yàn)證了改進(jìn)方案的有效性。這些優(yōu)化措施不僅提升了系統(tǒng)的整體性能，還為復(fù)雜環(huán)境下的火災(zāi)預(yù)警提供了更可靠的技術(shù)支持。

七、未來展望

（一）技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的智能化水平不斷提升。在硬件層面，新一代運(yùn)算設(shè)備的持續(xù)迭代為系統(tǒng)性能提升奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，其中JetsonNano嵌人式設(shè)備的應(yīng)用使得系統(tǒng)處理速度達(dá)到32FPS，充分驗(yàn)證了硬件升級(jí)對(duì)系統(tǒng)效能的顯著提升作用[9。在算法優(yōu)化方面，采用ShuffleNetv2輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，在將參數(shù)量減少 35% 的同時(shí)，仍使火焰識(shí)別精度提高了2.3個(gè)百分點(diǎn)。這種平衡優(yōu)化策略不僅顯著提升了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能，還使火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)出更優(yōu)的性價(jià)比和實(shí)用價(jià)值，為智能消防預(yù)警提供了可靠的技術(shù)支撐。

（二）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

本研究提出的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)創(chuàng)新性地采用視覺信息與環(huán)境參數(shù)協(xié)同分析的策略，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合顯著提升了異常識(shí)別的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)整合了多種傳感設(shè)備采集的物理量數(shù)據(jù)，并與監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行交叉驗(yàn)證，降低了誤報(bào)率。在城市軌道交通火災(zāi)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，系統(tǒng)基于Fire-Rail數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法優(yōu)化，該數(shù)據(jù)集創(chuàng)新性地融合了Unity平臺(tái)生成的仿真場(chǎng)景和真實(shí)場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)，這種虛實(shí)結(jié)合的數(shù)據(jù)構(gòu)建方式不僅擴(kuò)充了訓(xùn)練樣本量，還使模型在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率得到提升。未來研究將繼續(xù)探索多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度整合方法，致力于構(gòu)建更加智能、全面的火災(zāi)預(yù)警體系，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景下的實(shí)際需求。

（三）火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)的融合

火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)的深度融合為智能預(yù)警系統(tǒng)開辟了新路徑。通過物聯(lián)網(wǎng)傳感網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集環(huán)境參數(shù)，并與視覺監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)協(xié)同分析，顯著提升了系統(tǒng)的智能化水平。云平臺(tái)對(duì)分散數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與深度解析能力，使火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性得到根本性提升[10]。在軌道交通等特定場(chǎng)景中，基于計(jì)算機(jī)視覺的Fire-Detect模型結(jié)合精細(xì)化定位算法，可快速確定火源位置，為應(yīng)急響應(yīng)提供關(guān)鍵支持。當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的創(chuàng)新重點(diǎn)在于提高數(shù)據(jù)傳輸效率與優(yōu)化安全防護(hù)機(jī)制，同時(shí)降低系統(tǒng)運(yùn)維成本，這將有力推動(dòng)智能火災(zāi)預(yù)警技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

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