火灾识别算法

合集下载

火焰识别算法讲解

学科分类号（二级）520.6040本科学生毕业论文（设计）题目基于人脸识别门禁系统姓名王远正学号104100137院、系信息学院专业计算机科学与技术指导教师（职称/学历）周屹(实验师/硕士)基于人脸识别门禁系统摘要：人脸识别技术是生物技术和计算机技术的复合应用，随着科技和社会的发展，现代社会对门禁的安全性和可靠性的要求也越来越高；提出一种基于Android手机的视频门禁系统，具有灵活性好、功能丰富等优点。

先从局域网通信方式和手机门禁终端两方面提出了系统方案特点，接着设计系统框架，并从mjpg-streamer视频服务器进行视频数据采集与发送，服务器端采用Apache服务器以及Android手机客户端软件设计三方面对系统进行了详细设计,最后对Android客户端软件进行了简单测试。

结果证明该方案可行，且运行稳定，有广泛的应用价值。

关键词：人脸识别；门禁系统；ARM11；android系统开发；远程监控1 概述如今随着计算机、网络、信息技术的快速发展，如今已经开始步入了网络信息化时代，针对公民身份验证的需求也越来越高。

在电子商务、网上银行、公安、海关、金融、医保、社保、考勤等领域，快速准确的身份识别和验证技术有着广泛的需求和应用前景。

传统的个人身份识别与认证主要依赖身份证、户口本、驾照、钥匙、IC卡、各种口令密码等技术来进行。

而各种口令密码存在容易遗忘、容易记错等缺点，身份证、驾照容易丢失等缺点；钥匙、IC卡存在着容易复制被复制、容易被盗、损坏等缺陷；传统的身份识别和认证技术已经不能满足社会的发展需求。

移动设备的普及和发展，原来b/s查看变得越来越不方便，传统的视频监控系统大部分采用PC作为监控终端，需要在指定的地点以及专用网络设备支持的环境下才能对目标现场进行监控，极大地限制了监控系统的灵活性和应用范围。

而现代3G移动网络的飞速发展，使视频传输在智能手机上得以轻易实现。

为解决传统监控系统不灵活的弊端，让人们通过移动手机随时对家人和住房等进行视频安防检测，本系统采用的是一种基于人脸识别+android控制设计方案。

人工智能火焰识别判别算法_概述说明以及概述

人工智能火焰识别判别算法概述说明以及概述1. 引言1.1 概述人工智能火焰识别判别算法近年来得到了广泛关注和应用。

随着科技的不断进步，火灾成为一种常见的事故，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。

因此，火灾的早期预警和及时控制变得尤为重要。

传统的火焰识别方法主要依赖于专业人员进行判断，但由于火灾发展速度快且具有高温、高风险等特点，传统方法在实际应用中存在一定程度上的局限性。

而人工智能火焰识别判别算法通过利用计算机视觉技术和深度学习模型，能够自动地对火焰进行准确识别和分类，极大地提高了火灾监测与控制的效率。

1.2 文章结构本文将首先对人工智能火焰识别判别算法进行详细概述，并分析其主要组成部分：火焰识别算法概述、火焰特征提取以及火焰分类与判别模型。

接下来我们将介绍该算法在不同领域中的应用场景，包括工业应用领域、家庭安全保障以及自然灾害防范及救援。

然后，我们将探讨当前火焰识别技术的发展状况，并分析现有算法的优点和不足之处。

最后，我们将提出该领域面临的挑战与未来的发展方向，并在结论部分对本文进行总结，展望人工智能火焰识别判别算法未来可能的发展方向。

1.3 目的本文旨在全面介绍人工智能火焰识别判别算法，并深入探讨其在不同场景下的应用。

通过对当前研究现状和挑战的分析，我们希望为相关研究者提供启示和思路，以推动该领域更加深入地发展。

此外，我们也希望通过本文的撰写，让读者了解到人工智能火焰识别判别算法在实际应用中所具备的巨大潜力和实际价值，并引起读者对于火灾防范与控制问题的关注和重视。

2. 人工智能火焰识别判别算法2.1 火焰识别算法概述人工智能火焰识别判别算法是一种利用计算机视觉和机器学习技术来检测和辨认火焰的方法。

该算法通过对图像或视频进行处理和分析，提取火焰所特有的特征，并利用训练好的模型进行分类和判别。

它可以广泛应用于各个领域，如工业安全、家庭保障以及自然灾害防范等方面。

2.2 火焰特征提取在火焰识别过程中，首先需要提取图像中与火焰相关的特征。

基于火焰尖角特征的火灾图像识别算法

第３Ｏ卷第１２期
２０１３年ｌ２月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３ＯＮｏ．１２
Ｄｅｃ．２０１３
基于火焰尖角特征的火灾图像识别算法
ＦＩＲＥＩＭＡＧＥＲＥＣｏＧＮＩＴＩｏＮＡＬＧｏＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤｏＮＦＬＡＭＥＳＨＡＲＰＡＮＧＬＥＳ
ＱｉｕＧｕｏｑｉｎｇＪｉａｎｇＴｉａｎｙｕｅＦｅｎｇＨａｎｑｉｎｇＴｕＬｅＶｉ
ｐａｐｅｒｉｓｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈＳｏｂｅｌｏｐｅｒａｔｏｒａｎｄｔｈｅｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈａｔ，ｉｔｄｉｓｃｉｒｍｉｎａｔｅｓｔｈｅｓｈａｐｒａｎｇｌｅｂｙ
ｒａｔｅｏｆｌｆａｍｅｓｈａｒｐｎｇａｌｅｎｄａｔｈｅｒｏｕｎｄｎｅｓｓｂｅｉｎｇｔａｋｅｎａｒｅｔｈｅｍａｊｏｒｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｅａｒｌｙｉｆｒｅｌｆａｍｅ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓ

基于最小二乘支持向量机的火灾烟雾识别算法

中分号：Ｐ０・图类Ｔ３１６
基于最乘支持向量机的火灾烟雾识别算法小二
贾洁，王慧琴，胡燕，马宗方
（西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安７０５）０５１
摘
要：支持向量机在数据量较大时求解时问很长。针对该问题，出一种基于最小二乘支持向量机的视频火灾烟雾识别算法。对烟雾的提
ＢａｅｎＬｅｓｑａｅｕｐｒｃｏａｈｎｓｄ０ａｔＳｕｒｓＳｐｏｔＶｅｔｒＭｃｉｅ
ＪＡｉ，ＩＪｅＶＡＮＧｉｉ，Ｈｕ－ｎＨＵａ，Ａｎ－ａｇｑＹｎＭＺｏｇｆｎ
可疑区域进行二次分割，选取颜色特征、相关系数和面积变化率作为特征输入向量，由此降低输入向量维数，缩短训练时间。实验结果表明，该算法具有较快的分类速度和较高的识别准确率。关健诃：最小二乘支持向量机；特征提取；火灾识别；图像型火灾烟雾；烟雾探测
ＦｉｅＳｏｅＲｅｏｎｔｏｇｒｔｍｒｍｋｃｇｉｎＡｌｏｉｉｈ
第３８卷第２期
Ｖｌ８０３ｌ－
・
计
算
机
工
程
２１０２年１月
Ｊｎｒ２２ａｕａｙ０１
ＮＯ．２
ＣｏｐｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｍｕｅｉｅｉ
开发研究与设计技术・
文编１０３８ｏ）２＿４文标码：章号：０＿４（１０７ｏ２２２２献识Ａ
ｑａｔｙｉｌｒｅｔｉｐｐｒｐｔｆｒａｄａｖｄｏｆｅｓｋｅｏｎｔｎａｇｒｈａｅｎＬａｔｑａｅｕｐｒＶｃｏｃｉｅＩ — ＶＭ）ｕｎｉｓａｇ，ｈｓａｅｕｓｏｗｒｉｅｒｍｏｅｒｃｇｉｏｌｏｉｍｓｂｓｄｏｅｓＳｕｓＳｐｏｔｅｔＭａｂｎ（ＳＳｔｉｉｔｒｒ．

火灾视频探测中火焰识别算法研究

第一作者简介：杨
晨（１９８７一），男，硕士生
化特征、圆形度等特征来识别火焰。
２．１面积变化特征
研究方向：水面发射理论和技术
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙａｎｇｃｈｅｎ８７０５２８＠１２６．ｃｏｍ
目标区域的面积就是二值图像中灰度值为１
火焰识别是火灾视频监控系统的核心部分，
其识别率的高低直接影响到整个系统的准确性。
而识别率主要取决于所选的火焰特征，需要选择与环境差异大、区分度高的特征作为识别依据。
或二值图像进行进一步的分析、处理，提取目标区
图像的火焰识别是模式识别的一类具体应用，即
容易产生干扰的信息，滤掉这些信息更便于火焰
特征的提取和判别。使用环境对火焰特征的选择有很大的影响，
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像识别。图像识别一般依次分为图像获取及预处理、特征提取、依据判据分类。
第４２卷第４期２０１３年０８月
船海工程
ＳＨＩＰ＆０ＣＥＡＮＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ
ＶｏＩ｜４２Ｎｏ．４Ａｕｇ．２０１３
ＤＯＩ：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１ — ７９５３．２０１３．０４．００８

基于火焰尖角特征的火灾图像识别算法

基于火焰尖角特征的火灾图像识别算法仇国庆;蒋天跃;冯汉青;涂乐飞【摘要】火焰尖角的变化是火灾火焰区别于常见光源最突出的特征，也是图像型火灾探测技术必然要考虑的因素之一。

而图像型火灾探测技术主要是对火灾图像数据的分析与处理，提取出火灾火焰的主要特征。

由于火焰尖角变化率和圆形度是早期火灾火焰的重要边缘特征，因此该算法是在对图像进行Sobel算子边缘检测和膨胀处理的基础上，通过相邻两行的像素比值和尖角与火焰面积比值来判定尖角，再根据图像相邻帧图片火焰尖角数目的变化率来确定是否为火灾。

实验结果表明，该算法可以有效地提高火焰的识别准确率，减少误判。

%The variation of flame sharp angles is the most prominent feature of fire flame which differentiates it from the common light source .Furthermore , it is also one of the factors to be necessarily considered in image fire detection technology .The technology of image fire detection is principally to analyse and process the fire image data and to extract the main characteristics of the fire flame .Since the variation rate of flame sharp angle and the roundness being taken are the major edge features in early fire flame , therefore the algorithm proposed in this paper is to carry out the edge detection with Sobel operator and the expansion processing .Based on that , it discriminates the sharp angle by the pixels ratio of two adjacent lines and the ratio of sharp angles and flame area and then determines whether there has the fire or not according to the variation rate of the numbers of the flame sharp angles in adjacent frame images .It's shown inexperimental result that the algorithm can efficiently improve the flame recognition accuracy and reduce the misjudgement .【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)012【总页数】5页(P52-55,143)【关键词】火焰尖角;Sobel算子;膨胀处理;变化率【作者】仇国庆;蒋天跃;冯汉青;涂乐飞【作者单位】重庆邮电大学自动化学院重庆 400065;重庆邮电大学自动化学院重庆 400065;重庆邮电大学自动化学院重庆 400065;重庆邮电大学自动化学院重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP391火灾是一种常见的、危害性极大的灾害，尤其是随着我国经济的发展，出现了城市高楼林立的情况。

火苗识别算法实验报告

一、实验背景与目的随着现代社会的快速发展，火灾事故的发生频率和危害程度日益增加。

为了提高火灾预警的准确性和响应速度，开发高效的火苗识别算法具有重要意义。

本实验旨在通过构建一个基于图像处理的火苗识别算法，实现对火焰的自动检测和识别，为火灾预警系统提供技术支持。

二、实验方法与步骤1. 数据准备- 收集包含火焰和非火焰场景的图像数据集，用于训练和测试算法。

- 数据集包括室内、室外、白天、夜晚等不同场景下的火焰和非火焰图像。

2. 图像预处理- 对收集到的图像进行灰度化处理，以减少计算量。

- 使用高斯滤波器对图像进行去噪处理，提高图像质量。

3. 火焰特征提取- 提取火焰的色度特征，包括颜色直方图、颜色矩等。

- 提取火焰的形状特征，如面积、圆形度、长宽比等。

- 提取火焰的纹理特征，如灰度共生矩阵（GLCM）等。

4. 火焰识别模型构建- 采用支持向量机（SVM）作为火焰识别模型，通过特征选择和参数优化，提高识别准确率。

- 使用多特征融合技术，将色度、形状和纹理特征进行融合，提高模型的鲁棒性。

5. 模型训练与测试- 使用训练集对SVM模型进行训练，调整模型参数。

- 使用测试集对训练好的模型进行评估，计算识别准确率、召回率和F1值等指标。

6. 结果分析与优化- 分析实验结果，找出模型存在的问题，如误识别率高等。

- 对模型进行优化，如调整特征权重、改进特征提取方法等。

三、实验结果与分析1. 实验结果- 经过多次实验，所构建的火苗识别算法在测试集上的识别准确率达到90%以上。

- 识别时间平均为0.03秒/帧，满足实时性要求。

2. 结果分析- 实验结果表明，所提出的火苗识别算法具有较高的识别准确率和实时性，能够满足实际应用需求。

- 火焰特征提取和融合技术是提高识别准确率的关键因素。

- SVM模型在火苗识别任务中表现出较好的性能。

四、结论与展望本实验成功构建了一个基于图像处理的火苗识别算法，具有较高的识别准确率和实时性。

气象卫星火点识别算法流程

气象卫星火点识别算法流程以气象卫星火点识别算法流程为标题，本文将介绍火点识别算法的基本流程。

火点识别算法是指通过分析卫星遥感数据，判断火灾发生的位置和范围。

火点识别算法在防火、灾害监测等领域有着重要的应用价值。

一、数据预处理火点识别算法的第一步是对卫星遥感数据进行预处理。

预处理主要包括数据去噪、辐射定标、大气校正等步骤。

去噪是为了降低数据中的噪声干扰，提高火点的识别准确性。

辐射定标是将原始数据转换为辐射亮度温度值，以便于后续的火点识别。

大气校正是为了消除大气对遥感数据的影响，提高火点的识别精度。

二、火点目标检测火点目标检测是火点识别算法的核心步骤。

火点目标检测主要通过分析遥感数据中的亮度、颜色、纹理等特征，来判断是否存在火点目标。

常用的火点目标检测算法包括阈值分割法、像素比较法、纹理分析法等。

阈值分割法是将遥感数据中的像素值与预设的阈值进行比较，大于阈值的像素被判定为火点。

像素比较法是通过比较像素与其周围像素的亮度值来判断是否为火点。

纹理分析法则是通过分析遥感数据中的纹理特征来判断是否存在火点。

三、火点特征提取火点特征提取是为了从火点目标中提取出区分火点和非火点的特征。

常用的火点特征包括颜色特征、形状特征、运动特征等。

颜色特征是指火点目标在遥感数据中的颜色分布，火点通常具有较高亮度和较高饱和度的颜色。

形状特征是指火点目标的形状信息，火点通常具有较小的面积和较高的圆度。

运动特征是指火点目标在遥感数据中的运动状态，火点通常具有较快的运动速度。

四、火点分类识别火点分类识别是为了将提取到的火点特征与预设的火点模板进行对比，判断是否为火点。

火点分类识别常用的方法有模板匹配法、机器学习法等。

模板匹配法是将提取到的火点特征与预设的火点模板进行比较，根据匹配程度来判断是否为火点。

机器学习法则是通过训练一组样本数据，建立火点和非火点的分类模型，将提取到的火点特征输入模型，得到分类结果。

五、火点定位与分析火点定位与分析是为了确定火点的位置和范围。

基本的火灾报警信号识别

温度识别
总结词
温度升高也是火灾发生的重要标志之一，通过检测温度变化可以预防火灾发生。
详细描述
温度识别主要依赖于温度传感器，其工作原理是检测环境温度的变化。当温度传感器检测到异常温度时，会触发报警装置。
气体识别
总结词
火灾发生时，会产生大量有毒气体和可燃气体，通过检测这些气体可以预防火灾的进一步蔓延。
详细描述
气体识别主要依赖于气体探测器，其工作原理是检测空气中的气体成分。当气体探测器检测到异常气体成分时，会发出警报。
03 火灾报警信号处理与传输
火灾报警信号的采集与处理
采集方式
通过烟雾探测器、温度探测器、红外探测器等设备采集火灾报警信号，
05
火灾报警信号识别的挑战与解决方案
误报与漏报问题
总结词
误报和漏报是火灾报警信号识别中的常见问题，它们可能源于传感器故障、信号处理错误或环境干扰。
VS
详细描述
误报是指在没有发生火灾的情况下发出火灾报警信号，这会导致不必要的恐慌和资源浪费。漏报则是实际发生火灾时未能发出报警信号，可能导致严重后果。
要点二
详细描述
提高识别精度需要不断优化算法和传感器技术，以更准确地捕捉和分析火灾特征，降低误报和漏报率。
解决方案与技术发展
总结词
针对以上挑战，解决方案主要包括采用多传感器融合技术、智能算法优化和加强设备维护等措施。技术发展则关注新型传感器和人工智能在火灾报警领域的应用。
详细描述
多传感器融合技术可以提高信号的多样性和可靠性，降低单一传感器故障对系统稳定性的影响。智能算法优化则通过改进信号处理和特征提取方法，提高报警准确率。同时，定期对设备进行维护和检查，确保其正常运转也是减少误报和漏报的关键。随着新型传感器和人工智能技术的不断发展，未来火灾报警系统将更加智能、高效和可靠。

森林防火系统中图像识别算法的研究

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要森林是陆地生态的主体，具有很高的生态效益和经济效益。

鉴于目前我国森林防火的严峻形势，必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。

传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准，在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。

近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统，利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。

基于火焰和烟雾的图像特征，本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。

火灾发生过程中，主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰，通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现，烟雾和火焰本身具有一定的规律性，以此为依据设计有针对性的算法，从图像中识别出烟雾和火焰，判断火灾是否发生。

首先，论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状，并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍，在此基础上，本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。

然后，对于火焰分割，针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术，实现了火焰区域的准确分割。

对于火焰的特征检测，主要进行颜色和动态特征的分析，通过建立火焰颜色模型进行颜色识别，再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。

对于烟雾分割，由于烟雾颜色的复杂性，采取颜色提取法进行分割，并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。

对于烟雾的特征检测，主要进行小波特征及动态特征的分析，通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别，再对识别结果进一步进行动态特征识别，包括烟雾的不规则性和扩散性，最终确定视频中是否存在烟雾。

最后，综合以上分析，给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。

实验证明，综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法，识别率高。

在火灾检测技术中，具有较好的发展前景。

关键词火焰识别；烟雾识别；图像分割；动态特征- I -AbstractForest is the main terrestrial ecosystem, with high ecological benefits and economic benefits. In view of the current forest fire in China's serious situation, effective technology must be develop to solve the problem of forest fire monitoring so that people's lives and property safety can be effectively protected. More traditional fire detectors use a single moment of the parameters as a standard, in the under-interference caused frequent false positives or omissions. In recent years the fire alarm system based on the machine vision uses digital image processing techniques to achieve automatic fire alarm.Based on the flame and smoke image characteristics, a machine vision method of identifying the natural fire is proposed in this thesis. In the course of the fire, the main image information is the combustion of smoke and flame. Through the study of smoke and flames image information, smoke and flame phenomenon itself has certain regularity. So targeted algorithm can be designed, identify the smoke and flame from image and judge whether the fire occurred based on this kind of found.First of all the thesis explains the techniques status and development of forest fire prevention and fire-detection using digital image processing techniques. On this basis, the segmentation and the identification of flame and smoke are discussed.Then, three different segmentation technologies for different flames are proposed to achieve the accuracy flame region. For the detection of the flame characteristics, color and dynamic analysis are mainly used. The color is identified by establishing of flame color model. Further the dynamic characteristics of the flame are identified. For the complexity of the smoke color, the color extraction method is used to division, and improved by using of the clustering algorithm for visual consistency. For the detection of smoke characteristics, the wavelet characteristics analysis and the dynamic characteristics analysis are mainly used. The wavelet characteristics are identified by comparing images and background images smoke wavelet coefficients, and then the dynamic characteristics of the result, including the- II -哈尔滨工业大学工学硕士学位论文irregularity and the diffusivity of the smoke is further identified. And then we can determine whether there is smoke in the video.Finally, the overall flow of fire identification in forest fire protection is proposed based on above analysis.The experimentation results show that the fire detecting method which integrating static character and dynamic character of flame smoke has high recognition rate. In the area of fire detecting based on video image sequence analysis, the technique introduced in this thesis has good prospect for development .Keywords flame recognition; smoke recognition; image segmentation; dynamic character- III -目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 课题来源 (2)1.3 森林防火技术的研究现状 (3)1.4 图像型火灾检测的研究现状 (4)1.4.1 火焰与烟雾图像特征分析 (5)1.4.2 图像型火灾检测的技术现状 (7)1.4.3 图像型火灾检测的应用现状 (7)1.5 论文的主要内容及结构安排 (8)1.5.1 论文的研究内容 (8)1.5.2 论文的结构安排 (8)第2章数字图像处理基础 (10)2.1 引言 (10)2.2 图像分割理论基础 (10)2.2.1 边缘检测法图像分割 (11)2.2.2 阈值法图像分割 (12)2.2.3 基于区域特性的图像分割 (14)2.2.4 特征空间聚类法图像分割 (14)2.3 图像的滤波 (15)2.3.1 线性滤波 (16)2.3.2 非线性滤波 (16)2.4 本章小结 (18)第3章火焰与烟雾的图像分割 (19)3.1 引言 (19)3.2 实时背景差分 (19)3.3 图像增强 (20)3.4 火焰分割 (22)- IV -哈尔滨工业大学工学硕士学位论文3.4.1 最大类间方差阈值法 (22)3.4.2 特征空间聚类法 (24)3.4.3 颜色提取法 (26)3.5 烟雾分割 (27)3.5.1 颜色提取法 (27)3.5.2 基于视觉一致性聚类法 (30)3.6 本章小结 (33)第4章火焰与烟雾的特征识别 (34)4.1 引言 (34)4.2 火焰的颜色特征 (34)4.2.1 各色彩空间比较 (34)4.2.2 火焰图像分布模型 (35)4.2.3 YCbCr空间分析 (39)4.3 火焰的动态特征 (41)4.3.1 不规则性 (41)4.3.2 扩散性 (42)4.3.3 相似性 (42)4.3.4 稳定性 (43)4.4 烟雾的小波特征 (44)4.5 烟雾的动态特征 (45)4.5.1 扩散性 (45)4.5.2 不规则性 (45)4.6 本章小结 (46)第5章实验结果分析 (47)5.1引言 (47)5.2 火灾识别的总体流程 (48)5.3 火焰分割与识别结果分析 (48)5.3.1 火焰分割结果 (49)5.3.2 火焰特征识别结果分析 (50)5.4烟雾分割与识别结果分析 (57)5.4.1 烟雾分割结果 (57)5.4.2 烟雾特征识别结果分析 (59)5.5 本章小结 (60)- V -结论 (61)参考文献 (62)攻读学位期间发表的学术论文 (67)哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 (68)哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 (68)致谢 (69)- -VI哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第1章绪论1.1课题背景信息技术迅猛发展，图像压缩及视频监控等技术已经深入到社会生活的各个方面，而森林火险预警的重要手段之一就是对现场的直接观测。

基于火焰图像动态特征的火灾识别算法

大空间、大面积、环境比较恶劣和室外环境等场所，这些火
灾探测设备容易受到周围环境和电子噪声等因素的干扰，从而
给火灾探测带来了一定的难度。而运用数字图像处理技术，利用火灾火焰的图像特征可以很好地解决这些问题。现在，图像型火灾火焰识别这方面的研究也比较多。在
１可疑火焰探测
对于色彩的表达，在多种颜色空间。其中，Ｇ存ＲＢ色彩空间采用物理三基色表示，物理意义清楚，合彩色显像管工其适作。然而这一体制并不适应人的视觉特性。ＨＩＳ色彩空间是从
人的视觉系统出发，色调（ｕ）饱和度（ａｒｉ）亮度用ｈｅ、ｓｔａｏ和ｕｔｎ
Ｙａｉｉ人提出一种基于ＨＳｈｅｓｔｒｔｎｖｌｅ空间和ｍａｇｓ等ｈＶ（ｕ，ａｕａｏ，ａｕ）ｉ
关键词：灾探测；焰动态特征；色分割火火彩
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
文献标识码：Ａ
文章编号：００—８２（０７０００１０８９２０）５— ０７—０３
ＦｉｅＤｅｅｔｏＭｅｈｄＢａｅｎａｅＤｙａｉａｕｒｓｒｔｃｉｎｔｏｓｄｏＦｌｍｎｍｃＦｅｔｅＷＡＧＹａｊｎ，ＸＵＤ．ｎＨＮＸａｇｃｅｇ，ＹＡＧＳｅｇＮ－ｕａｆｇ，ＣＥｉｎ－ｈｎａＮｈｎ
摘要：出了一种基于火焰图像动态特征的火灾识别算法。首先在ＨＩ提Ｓ空间对捕捉的图像进行彩色分割，通过相邻两帧图像

火灾检测算法

火灾检测算法一、引言火灾是一种常见的灾害，可以造成严重的人员伤亡和财产损失。

因此，火灾检测算法在实际应用中具有重要意义。

本文将介绍火灾检测算法的基本原理、常用方法以及未来发展方向。

二、火灾检测算法的基本原理火灾检测算法主要利用图像处理技术对场景中的火焰进行识别和分析。

其基本原理是通过对摄像头拍摄到的视频流进行处理，提取出场景中的火焰特征，并与预设模板进行匹配，从而判断是否发生了火灾。

三、常用方法1. 基于颜色特征的方法这种方法主要是利用了火焰在图像中明亮而鲜艳的颜色特征。

通过对图像进行颜色空间转换，提取出红色和黄色等明亮颜色区域，并结合形态学处理等技术，可以有效地识别出场景中的火焰。

2. 基于纹理特征的方法这种方法主要是利用了火焰在图像中呈现出不规则、多变形态的纹理特征。

通过对图像进行纹理分析和统计特征提取，可以有效地识别出场景中的火焰。

3. 基于深度学习的方法这种方法主要是利用了深度神经网络对图像进行特征学习和分类。

通过对大量的火灾图像进行训练，可以使网络具有较强的火焰识别能力，并且能够自适应地适应不同场景下的复杂光照和背景干扰等问题。

四、未来发展方向1. 多模态融合技术将多种传感器数据（如视频、红外、声音等）进行融合，可以提高火灾检测算法的准确性和鲁棒性。

2. 智能化算法设计利用人工智能技术，设计出更加智能化、自适应性更强的火灾检测算法，使其具备更好的实时性和可靠性。

3. 硬件优化通过硬件优化，如采用高速处理器、高分辨率摄像头等设备，可以提高算法的运行效率和检测精度。

五、结论综上所述，火灾检测算法在实际应用中具有重要意义。

随着科技不断发展，未来将会出现越来越多的新技术和算法，使火灾检测算法具备更高的准确性、鲁棒性和实时性。

基于飞行时间深度图像变化率的火焰识别方法

基于飞行时间深度图像变化率的火焰识别方法韩郁翀，秦俊，马兴鸣，赵兰明，李雨农(中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室，安徽合肥230027)摘要：为开发飞行时间算法在火灾探测中的应用，简化算法，提高检测速率和准确性，根据飞行时间法，结合火焰的深度图特征，设计了基于深度图像变化率的火焰识别算法。

以三维深度相机为主要图像捕获设备，进行了多组火焰识别实验，包括正庚烷火焰、乙醇火焰、纸张火焰、灯光干扰、行人干扰实验，对捕获的图像进行了处理与计算，提出了识别火焰的简化算法和火焰像素估计模型。

采用该方法分析了火焰深度图特征，火焰识别结果图像的频谱图特征、集中度特征以及面积变化特征。

研究结果表明，采用文中提出的算法的实验识准率大于91.5%，误识率小于3.8%，能有效识别火焰。

关键词：火焰识别；深度图；飞行时间；火灾探测中图分类号：X913.4；T P391.41文献标志码：A文章编号：1007-2276(2014)01-0338-07Identification of fire flame based on variation rate oftime-of-flight-depth-map methodHan Yu ch on g,Qin Jun,M a Xin g mi ng,Zh ao L an min g,Li Yu no ng(Stat e Key Labo rato ry of Fi re Sci en ce,Univ ersity of S cie nc e and Te ch nology of China,He fei230027,China)Ab s tr act: In ord er t o dev e l op t he ap plication of t im e-of-f l ight al gorith m in fire d e t e ct ion an d simplify t he al gorith m t o im pr ov e de t e ct ion r at e an d accu r acy,accor din g t o t he t im e-of-f l ight-depth-m ap m e t hod, co nsid erin g with t he ch ar act eristics of d epth m ap of fire f l am e,fire f l am e identificatio n al go rith m b as ed on variation r at e of t im e-of-f l ight-depth-m ap was desig n ed.Sever al grou ps of fire f l am e identification ex p eri m ents,incl udin g n-h ept an e f l ame,e t h an ol f l ame,pap er f l ame, l am plight interf eren ce and ped estrian interf eren ce t est,were carri ed out with3-D depth cam er a act ed as m ai n equip m ent.T h e capt ured m aps were pro cess ed an d co m put ed.A sim plified al go rith m was pro p osed fo r fire f l am e identification which was used t o anal yze t he ch ar act eristics of d ept h m ap,fr eq u en cy spe ct rog r am,co n centr at ion r at io an d ar e a f l uct uatio n of fire f l am e.Th e res ul t s indi cat e t hat t he identification pr ecision r at e is gre at er t han91.5%, an d t h e misr eco gnition r at e i s l ess t han3.8%.Fire f l am e coul d b e effi cient l y identified wit h t his al g orithm. Key wo r ds: fire f l am e id entification;depth m ap;t ime of f l ight;fire de t e ct ion收稿日期：2013-05-12；修订日期：2013-06-19基金项目：国家自然科学基金(51276176)；国家科技支撑计划(2011B AK03B02)作者简介：韩郁翀(1989-)，女，硕士生，主要从事火灾科学与技术方面的研究。

一种基于himawari-8卫星数据的火点识别方法及系统与流程

一种基于himawari-8卫星数据的火点识别方法及系统与流程近年来，随着遥感技术的发展，卫星遥感在森林火点识别和监测方面得到了广泛应用。

本文提出了一种基于Himawari-8卫星数据的火点识别方法及系统，详细阐述了火点识别的流程与步骤。

本方法主要包括以下几个部分：1.数据获取：利用Himawari-8卫星获取目标区域的遥感图像、对应的天气信息和地表类型信息。

Himawari-8卫星具有高空间分辨率、高光谱分辨率和实时监测能力，为火点识别提供了有效数据支持。

2.数据预处理：对获取的遥感图像进行辐射定标、大气校正和地理校正等预处理，以消除数据中的噪声和误差。

同时，根据天气信息和地表类型信息，对数据进行相应的预处理，为后续火点识别做好准备。

3.特征选取：根据火点识别的需要，从遥感图像中筛选出有利于火点识别的有效波段。

通过对比不同波段间的火点信息，选取具有较高火点识别能力的波段，为后续火点识别提供基础。

4.火点识别：采用机器学习算法对预处理后的遥感图像进行火点识别。

结合筛选出的有效波段，对火点信息进行初步提取。

通过优化算法参数，提高火点识别的准确性和稳定性。

5.火点强度等级判识：根据火点识别结果，对火点的强度等级进行判定。

结合火点面积、温度等信息，对火点进行定量描述。

6.过火区判识和火点时空分布统计：对火点识别结果进行过火区判识，统计火点的时空分布情况。

过火区判识有助于评估火灾损失和制定火灾防控策略。

7.结果验证与分析：通过对比实测火点和卫星遥感识别结果，评估火点识别方法的准确性和可靠性。

对识别结果进行分析，为后续火点识别方法改进提供依据。

8.火点监测与预警：将火点识别结果实时传输至火点监测与预警系统，为火灾防控提供数据支持。

通过对火点信息的实时监测和分析，提高火灾预警的准确性和及时性。

总之，本文提出的基于Himawari-8卫星数据的火点识别方法及系统，能够实现火点的实时监测、识别和预警，为火灾防控提供有力支持。

火灾预警中的图像识别算法研究

火灾预警中的图像识别算法研究随着人口增长和城市化进程加快，火灾事件在现代社会中成为了一个严重的问题。

在火灾发生后，迅速且准确地对火灾进行预警和识别，是防止火灾蔓延、减少人员伤亡的关键因素之一。

近年来，图像识别算法在火灾预警中的应用逐渐受到关注。

本文将介绍火灾预警中的图像识别算法研究的相关内容，并探讨其优缺点以及未来的发展方向。

1. 火灾图像识别算法的概述火灾图像识别算法旨在通过处理图像信息，对火灾进行自动检测和识别。

目前广泛应用的火灾图像识别算法主要包括传统的机器学习方法和深度学习方法。

传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，通常通过提取火灾图像的特征进行分类。

这些方法在火灾图像的分类中具有一定的准确性和可解释性，但其分类性能受到特征选择和手动设计的特征提取方法的限制。

深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN），近年来在图像识别领域取得了巨大的突破。

针对火灾图像识别，研究者们设计了各种基于CNN的算法，如基于AlexNet、VGGNet、ResNet等模型的改进版。

这些算法能够自动学习图像中的火灾特征，并具有较高的识别准确性。

2. 火灾图像识别算法的优缺点2.1 传统机器学习方法的优缺点传统的机器学习方法在火灾图像识别中有一定的优点。

首先，这些方法通常不需要大量的训练样本，适用于数据较为有限的情况下。

其次，特征选择和手动设计的特征提取方法使得算法具有一定的可解释性。

然而，传统机器学习方法在火灾图像识别中也存在一定的缺点。

首先，其分类准确性受到特征选择和手动设计的特征提取方法的限制。

这些方法难以提取出有效的火灾特征，导致分类性能有限。

其次，传统机器学习方法没有自动学习的能力，缺乏对复杂数据的高级特征抽取能力。

2.2 深度学习方法的优缺点深度学习方法在火灾图像识别中展现出了巨大的优势。

首先，卷积神经网络具有自动学习的能力，能够自动学习图像中的火灾特征，无需手动设计特征提取方法。

火灾识别算法范文

火灾识别算法范文
接下来，算法需要对图像进行分割，将火焰与其他背景物体进行区分。

这可以通过色彩、纹理、形状等特征进行判断。

火焰的颜色一般为红、橙、黄等高亮度的色彩，而且具有不规则的形状。

因此，可以通过设定一定的
颜色阈值和形状特征进行火焰区域的提取。

在火焰区域提取完成后，算法需要进一步对提取到的火焰区域进行分类，判断是否真实的火灾。

这可以通过深度学习的方法来实现，利用卷积
神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等进行图像分类。

通过训练大量
的火灾和非火灾样本，可以使算法具备较好的泛化能力，能够准确地判断
火灾的发生。

除了图像信息，算法还可以利用其他传感器的数据，如温度、烟雾等，来更加准确地判断火灾的发生。

传感器数据可以与图像信息进行融合，提
高火灾识别的准确性和可靠性。

目前，火灾识别算法已经在许多场景中得到了应用，包括建筑物、工厂、车辆等。

通过安装摄像头和其他传感器，可以实现对火灾的实时监测
和识别，及时采取相应的灭火措施，保护人们的生命和财产安全。

总之，火灾识别算法是一种基于计算机视觉和深度学习技术的智能化
系统，可以实时监测和识别火灾的发生。

通过图像处理和深度学习等方法，可以提取和分类火焰区域，准确地判断火灾的发生，为相关工作人员提供
快速反应和灭火行动的依据。

随着技术的不断发展，火灾识别算法将会在
更多的领域得到应用。

能源机械中的火焰识别算法

能源机械中的火焰识别算法火焰识别算法是一项非常重要的技术，特别是在能源机械领域。

这项技术可以让各种类型的能源机械更加安全可靠。

如今，越来越多的能源机械都采用火焰识别算法，例如发电站、工厂、化工厂等。

在进行这项技术的应用之前，首先需要了解什么是火焰识别算法及其原理。

1. 火焰识别算法的原理火焰识别算法是识别火焰的一种技术，它可以在一段时间内进行图像处理，并根据处理的结果来判断是否存在火焰标记。

这种技术的实现需要用到一些特定的图像处理算法以及一些计算模型。

而这些算法和模型主要是通过电脑程序来制定和实现的。

火焰识别采用的是数字图像处理技术，可以将火焰的热辐射转换成可识别的数字信号，然后通过数字处理技术进行模拟和计算。

为了实现火焰识别算法，需要先对火焰进行感知，并将其转换成数字信号，接着通过数字处理技术进行计算，最终得到相关的参数结论。

2. 火焰识别算法的应用火焰识别算法主要应用于以下几个方面：（1）发电站在发电站中，火焰识别算法可以通过感知火焰的存在，并及时地发送报警信号，从而保证发电站的安全运行。

如果在发电站中没有火焰识别算法的支持，一旦发生火灾，后果将不堪设想。

（2）工厂在工厂中，火焰识别算法可以检测工厂中的火源，及时预防可能发生的火灾。

同时，该技术可以通过实时监测工厂的生产情况，确定工厂是否有火焰标记，从而对工厂的生产进行控制。

（3）化工厂化工厂中的化学反应往往会释放出一些有害气体或者火焰。

火焰识别算法可以通过对工厂内部的气体浓度、温度等参数的实时监测，及时预警潜在的安全风险，从而最大限度地避免安全事故的发生。

3. 火焰识别算法的优势和缺点火焰识别算法的优势在于能够对火焰进行快速检测、及时预警，从而及时避免事故的发生。

同时，它可以通过实时监测相关的参数，提高能源机械的生产效率和产品质量。

但火焰识别算法也有其缺点。

首先，该算法要求设备本身支持数字图像处理技术。

这意味着，在一些较旧的设备上很难进行实现。

森林火灾智能识别的方法

森林火灾智能识别的方法一、图像识别技术图像识别技术是利用计算机对图像进行处理、分析和理解的过程。

在森林火灾智能识别中，通过图像识别技术可以快速准确地检测到火灾发生的区域，并获取火势蔓延的情况。

常用的图像识别算法包括基于阈值的分割算法、边缘检测算法、形态学处理算法等。

二、红外热成像技术红外热成像技术是利用红外探测器接收物体发出的红外辐射，将之转换成电信号后再转换成图像的技术。

在森林火灾智能识别中，红外热成像技术可以快速准确地检测到火灾的热源，并确定火灾的位置和大小。

由于红外热成像技术不受可见光影响，因此在夜间和烟雾条件下也能有效地进行火灾检测。

三、多光谱遥感技术多光谱遥感技术是利用不同光谱段的传感器对地球表面进行观测和监测的技术。

在森林火灾智能识别中，多光谱遥感技术可以通过对不同光谱段的图像进行比较和分析，发现异常的温度和光谱特征，从而快速准确地检测到火灾的发生。

多光谱遥感技术还可以提供火灾的蔓延趋势和火线长度等信息。

四、机器学习技术机器学习技术是人工智能领域中的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习规律和模式，从而进行分类、预测和决策等任务。

在森林火灾智能识别中，机器学习技术可以通过对历史火灾数据的学习和分析，构建预测模型，实现对未来火灾的预警和监测。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

五、无人机技术无人机技术是利用无人机进行航拍和监测的技术。

在森林火灾智能识别中，无人机技术可以快速获取火场的高清图像和视频，并通过搭载的红外传感器和多光谱相机等设备，实现火场温度和烟雾浓度的监测。

无人机技术还可以通过搭载的通信设备，实现火场实时图像的传输和远程控制。

六、智能传感器技术智能传感器技术是利用传感器进行信号采集和处理的技术。

在森林火灾智能识别中，智能传感器技术可以通过部署在林区的温度、烟雾等传感器，实现对火源的快速定位和火势的实时监测。

智能传感器技术还可以通过无线通信技术实现数据的传输和处理，为火灾预警和扑救提供及时准确的信息支持。

一种基于小波变换的YOLOv5_火灾检测改进算法

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．１０．０１０引用格式：章曙光，唐锐，邵政瑞，等．一种基于小波变换的ＹＯＬＯｖ５火灾检测改进算法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（１０）：２３０３－２３１０．［ＺＨＡＮＧＳｈｕｇｕａｎｇ，ＴＡＮＧＲｕｉ，ＳＨＡＯＺｈｅｎｇｒｕｉ，ｅｔａｌ．ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ＦｉｒｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（１０）：２３０３－２３１０．］一种基于小波变换的ＹＯＬＯｖ５火灾检测改进算法章曙光１，２，唐　锐１，邵政瑞１，鲍　锐１（１．安徽建筑大学电子与信息工程学院，安徽合肥２３０６０１；２．安徽建筑大学信息网络中心，安徽合肥２３０６０１）摘　要：由于复杂环境下类烟火物体的干扰，常导致火灾检测误判。

为了提高图像中火灾信号的检测精度，减少火灾误报，利用传统光谱分析在火灾图像检测技术中的优势，提出了一种基于小波变换的ＹＯＬＯｖ５火灾检测改进算法。

该算法利用二维Ｈａａｒ小波变换提取图像的光谱特征，将其输入到ＹＯＬＯｖ５ｓ的主干网络ＣＳＰＤａｒｋｎｅｔ中，与卷积层进行通道上的特征融合，增强烟火的纹理细节特征；通过嵌入ＣＡ注意力机制的ＣＡＣ３模块，对融合小波特征后的网络层的位置信息进行增强，提高网络的信息提取和定位能力；为明确衡量边界框宽高的真实差，平衡烟火难易样本，采用α ＥＩＯＵ损失函数替换原本的ＣＩＯＵ，提高框定位准确性。

在公开的火灾数据基础上结合自制火灾数据构建火灾数据集，并进行模型训练和推理。

实验结果表明，改进后算法的ｍＡＰ比原ＹＯＬＯｖ５ｓ提升了２．３％，实现了对火灾场景烟火目标较好的检测效果。

关键词：火灾检测；小波变换；ＹＯＬＯｖ５；注意力机制；特征融合中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２３）１０－２３０３－０８ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ＦｉｒｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＺＨＡＮＧＳｈｕｇｕａｎｇ１，２，ＴＡＮＧＲｕｉ１，ＳＨＡＯＺｈｅｎｇｒｕｉ１，ＢＡＯＲｕｉ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋＣｅｎｔｅｒ，ＡｎｈｕｉＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅｔｏｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆｐｙｒｏｔｅｃｈｎｉｃｏｂｊｅｃｔｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｍｉｓｊｕｄｇｍｅｎｔｏｆｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｏｆｔｅｎｃａｕｓｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｉｒｅｓｉｇｎａｌｓｉｎｉｍａｇｅｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｆａｌｓｅａｌａｒｍｓ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｔａｋｉｎｇａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｐｅｃｔｒａｌａｎａｌｙｓｉｓｉｎｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＨａａｒｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅａｎｄｉｎｐｕｔｔｈｅｍｉｎｔｏＣＳＰＤａｒｋｎｅｔ，ｔｈｅｂａｃｋｂｏｎｅｎｅｔｗｏｒｋｏｆＹＯＬＯｖ５ｓ，ａｎｄｃａｒｒｙｏｕｔｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎｏｎｔｈｅｃｈａｎｎｅｌｗｉｔｈｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｌａｙｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｔｅｘｔｕｒｅｄｅｔａｉｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｆｉｒｅｗｏｒｋｓ．ＴｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌａｙｅｒｉｓｅｎｈａｎｃｅｄｂｙｔｈｅＣＡＣ３ｍｏｄｕｌｅｅｍｂｅｄｄｅｄｗｉｔｈＣＡａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｗｉｄｔｈａｎｄｈｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅｂｏｕｎｄｉｎｇｂｏｘａｎｄｂａｌａｎｃｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｓａｍｐｌｅｓｏｆｆｉｒｅｗｏｒｋｓ，ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＣＩＯＵｉｓｒｅｐｌａｃｅｄｂｙｔｈｅα ＥＩＯＵｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｆｒａｍｅｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｅｎｆｉｒｅｄａｔａａｎｄｈｏｍｅｍａｄｅｆｉｒｅｄａｔａ，ｔｈｅｆｉｒｅｄａｔａｓｅｔｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｒｅａｓｏｎｉｎｇａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍＡＰｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓ２．３％ｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＹＯＬＯｖ５ｓ，ａｃｈｉｅｖｉｎｇａｂｅｔｔｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｆｉｒｅｗｏｒｋｔａｒｇｅｔｉｎｔｈｅｆｉｒｅｓｃｅｎｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ＹＯＬＯｖ５；ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ收稿日期：２０２３－０６－１１基金项目：安徽省高校协同创新项目（ＧＸＸＴ－２０２１－０９３）；安徽省重点研究与开发计划项目（２０２００４ａ０７０２００５０）；基于国产智能芯片的宿舍安全管理平台应用开发服务（ＨＹＢ２０２００１９０）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＰｒｏｊｅｃｔ（ＧＸＸＴ－２０２１－０９３）；ＫｅｙＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅ（２０２００４ａ０７０２００５０）；ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｅｒｖｉｃｅｏｆＤｏｒｍｉｔｏｒｙＳｅｃｕｒｉｔｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＰｌａｔｆｏｒｍＢａｓｅｄｏｎＤｏｍｅｓｔｉｃＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｈｉｐ（ＨＹＢ２０２００１９０）信号与信息处理０　引言火灾是一种最常见的多发性灾害之一，严重威胁自然环境和人类生命财产安全。