火灾探测的模糊神经网络数据融合算法研究

基于神经网络的火灾图像特征融合算法

Ａｂｓｒｃ：Ｃｏｉｅｉｇｔｅｕｓａｉｔｎｉｈｅｒｎｏｓｒｃｇｔｎｗｉｒｄｔｎｌｍｅｈｄｏｒｅｅｔｏｈｓｔａｔｎｓｄｒｎｈｎｔｂｌｙａｄｈｇｒｏｅｕｅｏｎｉｏｔｔａｉｏａｔｏｓｆｒｆｅｄｔｃｉｎ，ｔｉｉｉｈｉｉｐｐｒａａｙｅｅｃａａｔｒｓｉｓｏｒｍａｅａｄｔｅｆｍｉａｎｅｆｒｎｅｌｈｏｒｅｏｒｃｉｒａｅａｅｌｚｓｔｈｒｃｅｔｆｆｅｉｇｎｈａｌｒｉｔｒｅｅｃｉｔｓｕｃ．Ｆｕｒｔｉｈｖｎｈｉｃｉｉｇｅａ
ＦｚｙｎｕａｎｔｏｋＮｉｕｅｆｒｔｎｆｓｎｔｄｓｎｕｈｔｒＥｐｒｅｔｓｏａＦｚｙｕｚｅｒｌｅｒ（Ｎ）ｓｓｉｉｏｍａｏｉｉｉｇｉｅｆ．ｘｉｎｗｔｔｕｚｗｄｎｎｉｕｏｏｔｓｈｉｅｅｍｓｈｈ
ＦｉｅＩｇｔｓｏｓｄｏｕａｔｒｒｍａｅＤａｅＦｕｉｎＢａｅｎＮｅｒＩＮｅｗｏｋ
ＧＡＯＮａＬＩＬｉｎｇ，ａ
（ｃｏｌｆｌｔｃｌｎｉｅｒｇａｄｕｏｔｎＨｎｎＰｌｔｃｎｃＵｉｒｉ，ｉｏｕ５０２ＣｉａＳｈｏｅｒａＥｇｎｅｉｔｍａｏ，ｅａｏｙｅｈｉｎｖｓｙＪｚｏ４０，ｈｎ）ｏＥｃｉｎｎＡｉｅｔａ４
１引言
火灾是一种复杂的物理化学过程，而传统的气敏
型、感温、感烟型探测器容易受到环境影响，抗干扰

模糊神经网络的研究及其应用

模糊神经网络的研究及其应用模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域中都得到了广泛的应用。

在本文中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。

模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现分类和识别等功能。

与传统的神经网络相比，模糊神经网络具有以下特点：模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定性和非线性问题。

采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很好地描述现实世界中的模糊现象。

双重迭代：模糊神经网络需要进行模式识别和参数优化双重迭代过程，以实现网络性能的优化。

模糊神经网络在许多领域中都得到了广泛的应用，以下是其中的几个典型例子：图像处理：模糊神经网络可以应用于图像分类、图像增强、图像恢复等方面，提高图像处理的效果和速度。

语音识别：模糊神经网络可以应用于语音信号的特征提取和分类，提高语音识别的准确率和鲁棒性。

自然语言处理：模糊神经网络可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译等方面，提高自然语言处理的效果和效率。

控制领域：模糊神经网络可以应用于系统建模、控制优化等方面，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

模糊神经网络的理论研究主要集中在以下几个方面：模糊逻辑的研究：模糊逻辑是模糊神经网络的基础，因此对模糊逻辑的研究是十分必要的。

主要研究内容包括模糊集合、模糊关系、模糊推理等方面的研究。

神经网络的研究：神经网络是模糊神经网络的核心，因此对神经网络的研究也是十分必要的。

主要研究内容包括神经元的数学模型、神经网络的训练算法、神经网络的稳定性等方面的研究。

模糊神经网络的建模和优化：模糊神经网络的建模和优化是提高其性能的关键。

主要研究内容包括网络结构的选取、参数的优化、训练算法的设计等方面的研究。

模糊神经网络在实际应用中已经取得了显著的成果，以下是其中的几个例子：电力系统的负荷预测：通过建立基于模糊神经网络的负荷预测模型，可以对电力系统的负荷进行准确预测，提高电力系统的稳定性和安全性。

基于反馈趋势算法神经网络的火灾监测算法研究

基于反馈趋势算法神经网络的火灾监测算法研究摘要:本文采用温度、烟雾、一氧化碳浓度进行火灾检测。

在数据处理方法上,采用反馈趋势算法的神经网络对火灾的有无进行判断,较单个传感器及传统的神经网络相比,基于反馈趋势算法神经网络数据融合的结果具有较高的准确度和可信度。

关键词:火灾探测数据融合神经网络Abstract:This paper adopts temperature, smog, CO monoxide to detect fire. In the aspect of data processing, it adopts Feedback trend neural network to decide the existence of fire. Comparing with the single sensor and the traditional neural network, the result of feedback trend neural network data fusion has higher accuracy and confidence level.Key words:fire detection,data fusion,neural network信息融合是关于多源信息综合处理的技术。

它是将来自系统的多源信息加以智能化合成,产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判断。

把信息融合技术应用到火灾监测控制系统,对多个不同性质的传感器提供的数据进行多级别、多方面处理,具有许多优点。

例如,可得到比单一传感器更全面、更准确的系统信息;一组相似的传感器采集的信息具有冗余性,这种冗余信息的适当融合可在总体上降低信息的不确定性;有些不同类型传感器采集的信息具有明显的互补性,这种互补性经过适当处理后可补偿单一传感器的不确定性和测量范围的局限性;多传感器可增加系统的可靠性,如当某个或某几个传感器失效时,系统仍可正常工作。

数据融合技术在公路隧道火灾探测中的应用

种快速、准确和有效的隧道火灾自动探测融合系统，可缩短报警时间，降低误报警率。克服了火
灾探测算法单一使用固定阈值的弊端。关键词：路隧道；灾探测；公火数据融合；经网络；神模糊逻辑中图分类号：９Ｕ４１文献标识码：Ａ
ｔｎ．ｉｏ，
Ｋｅｒｓｈｇｗｙｔｎｅ；ｒｅｃｏ；ｄｔｓｎｅｒｅｏｋｕｚｇｃｙｗｏｄ：ｉａｎｌｆｅｄｔｔｎａｆｉ；ｎｕａｎｔｒ；ｆｚｌｈｕｉｅｉａｕｏｌｗｙｏｉ
０引言
隧Байду номын сангаас作为高速公路的咽喉路段，由于其窄小的管道空间特征，一旦发生火灾，就会造成隧道内的温度、烟雾及有毒气体浓度急剧增高，对司乘人员的生命造成极大威胁，易造成车辆连续燃烧或爆炸的连极
ｓａｅｔｅｕｄｎｙａｄｃｍｐｅｎｅｅｓｒｉｆｒｔｎｗｓｃｍｐｓｄｂｅｒｌ，ｔａｅａｃｎｐｃ — ｍｅｒｄｎａｃｎｏｌｍｅｔｄｓｎｏｎｏｍａｉａｏｏｅｙｔｕｅｏｈｖｏ－ｉｏｈ
ｓｒｏｓ，ａｄｔｅａｇｒｔｍｙｔｅｉｅｈｓｉａｓｂｈｅｒｅｗｏｋａｄｔｕｚｏｉｅｈｏｏ，ｎｈｏｈｓｎｈｓｚｓｔｏｅｓｇｌｙｔｅｎｕａｎｔｒｎｈｅｆｚｙｌｇｃｔｃｎｌｇｌｉｎｌｙ
（ｃｏｌｆＩｏｍｔｎＥｇｎｅｎ，ｈｎｎＵｉ￣ｔ，ａ１０１ＣｉａＳｈｏｏｎｒａｉｎｉｒｇＣａａｎｅｉｎ７０６，ｈｎ）ｆｏｅｉｇｖｙ

火灾图像探测的神经网络方法研究

ｗｈｎｄｔｆｌ－ｅｓｒｉｎｌｓｍａｇｍａｅ，ａｍｅｈｄｏｆｅｄｔｃｉｎｉｂｏｇｔｏｗａｄｗｈｃｙｔｅｉａｌｒｃｓｅｏｏｆａｅａａｏｍｕｔｓｎｏｇａｉａｌａｔｄｉｓｔｏｆｒｅｅｔｉｏｓｒｕｈｆｒｒ，ｉｈｓｈｔｌｎｃｙｐｏｅｓｄｃｌｒｅｔｒｓｔｘｕｅｆａｕｅｄｓａｅｆａｕｅｆａｇｓｎｅｒｌｅｗｏｋＩｅｔｅａｅｅａｔｅｓｒｔｆｔｉｍｅｈｄｉｕｅ，ｅｔｒｅｔｒｓａｈｐｅｔｒｓｏｍｅｉｎｌｆｍａｅｕｉｇｎｕａｔｒ．ｔｓｔｓｆｄｔｔｈｘｃｎｓａｉｏｓｎｉｉｉｈｔｏｈｔｏｓ
９．ｐｒｅｔｆｒｅｏｉｉｇｓｕｄｅｎｉｅｒｇｓｎｔｅｇｓＴｈｔａｎａｃｉｅｙｒｔｆｒｅｅｔｎａｄｄ－６８ｅｃｎｔｃｇｓｉｈｎｒｄｕ￣ａｎｄｆｅｉａｅｒｎｎｘｉｍａｅｄｏｈｒｉａｍａｅ．ａｎｅｈｎｅｎｃｔｉｏｅｄｔｃｉｎｅｃａｏｆｉｏ
ＡｂｔａｔＡｉｅｅｒｂｅｏｃｔｆｎｓｎｌｎｓａｉｏａｒｅｅｔｎａｄｔｅｒｂｅｏｓｇａｎｈｏｉａｉｎａｄｍａｃｉｇｓｒｃ：ｍｄａｔｏｌｍｆｆｅｏｇｅｅｓｎｔｄｔｎｌｅｄｔｃｉｎｏｌｍｆｉｎｌｙｃｒｎｚｔｔｈｎｔｈｐｉｉｉｉｒｉｉｆｏｈｐｓｏｎ

基于数据融合与神经网络的火灾探测研究

类型火灾探测器的误报率非常高，究发现同时探测多类型火灾因素可大幅度降低误报率．中根据多传感经研文
器数据融合技术将火灾探测器所测数据进行融合，然后应用ＢＰ神经网络进行训练仿真，降低了火灾探测器的误报率，满足了海上平台火灾探测系统的要求．关键词：多传感器；数据融合；神经网络；火灾预报
第３８卷第５期
２１年５月０１
应
用
科
技
Ｖ１３ № ．ｏ．８．５Ｍａ０１ｙ２１
ＡｐｌｄＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｐｉｃｅｃｎｅｈｏｏｙｅ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０６１２１．５０ｏ：３６／．ｓ．０９— ７Ｘ．０１０．３０ｓ
ｃａｅｎｅｉｒａｄｈｇｌｅｔｌｅｑｉｍｅｔｆｈｉｅｉｅｒｍｐｄｉｔｒｎｉｈｙｃｎｒｉｄｅｕｐｎｅｐｐｌ．Ｎｏ，ｔｅｆｌｅａａａｅｏｎｉｇｅｔｐｆｏａｚｏｔｎｗｈａｓｌｒｒｔｆａｙｓｎｌｙｅｏｍ
ｄｃｈａｓｌｒａｅＢｓｄｏｐｌｉｇｔｅｉｔｇａｅｈｉｕｓｏｌ．ｅｓｒｄｔ【ｏｏｔｅｆｅｄｔｃｉｎｕｅｔｅｆｌｅａａｒｔ．ａｅｎａｐｙｎｈｅｒｌｃｎｑｅｆｍｎｔｍｕｔｓｎｏａａｆｓｎｔｈｒｅｅｔｉｕｉｉｏ
中图分类号：６２Ｕ９文献标识码：Ａ文章编号：０９—６１（０１５—０００１０７Ｘ２１）００９— ４

基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计

摘要：出了一种基于现场总线的神经网络和模糊推理的多传感器数据融合技术，所采用的数据融提对
合技术进行了详细介绍．过模拟实际输入信号的仿真结果证明，用神经网络Ｂ通采Ｐ算法和模糊推理的多传
ＥｎｉｅｒｎｎｃｎｃｌＣｌｇ，Ｃｎｚｏ６０１Ｃｈｎ）ｇｎｅｉｇａｄＴｅｈｉａｏｌｅｅａｇｈｕ０１０，ｉａ
ＡｂｔａｔＰｏｏｅｌｓｎｏａａｆｓｏｅｈｏｏｙｓｒｃ：ｒｐｓｄａｍｕｔｅｓｒｄｔｕｉｎｔｃｎｌｇ，ｗｈｃｓｂｓｄｏｅｒｌｅｗｏｋａｄｆｚｙｉｉｈｉａｅｎｎｕａｔｒｎｕｚｎｒａｏｉｇｔｃｎｌｇｅｎｉｌｕ，Ｉｈｒｕｈｙａｓｒｃｓｔｅｄｔｕｉｎｔｃｎｌｇ．Ｔｈｅｕｔｆｍ— ｅｓｎｎｅｈｏｏｉｓａｄｆｄｂｓｔｔｏｏｇｌｂｔａｔｈａａｆｓｏｅｈｏｏｙｅｅｒｓｌｓｏｉｉｔｄｒａｌｎｕｎｏｍａｉｎｃｎｉｍｅｈｔｔｅｍｕｔｓｎｏａａｆｓｎｔｃｎｌｇｓｄＢＰｎｕａｅ — ｔｅｅｌｉｐｔｆｒｔｏｏｆｒｄｔａｈｌｉｅｓｒｄｔｕｉｅｈｏｏｙｉｕｅｅｒｌｔａｙｉｏｓｎｗｏｋａｄｆｚｙｒａｏｉｇｃｎａｃｒｔｌｏｅａｔｆｒ，ｅｆｃｉｌｏｒｆｌｅａａｍａｅｎｔｒａｈｄｔｅｒｎｕｚｅｓｎｎａｃｕａｅｙｆｒｃｓｉｅｆｅｔｙｌｗｅａｓｌｒｒｔ，ａｄｉｅｃｅｈｖ

基于模糊神经网络融合技术的智能火灾预警系统

警的目的．，
关
键
词：多传感器；数据融合；模糊神经网络；火灾预警
文献标识码：Ａ文章编号：６１９４２ｏ）一０４ — ４１７一ｏ２（ｏ８￣１１０
中图分类号：Ｐ１．Ｔ２２９
ＩｔｌｉｅｔＦｉ－ＡｌｒｙｔｍｓｄｎｚｙｎｅｌｎＩａｍＳｓｅＢａｅｏＦｕｚｇｅ
传感器转换成为电信号，过ＡＤ转换将现场参经／
ｏｙｔｍａｉｒｉｇｉｔｅｇｈｎｄ，ＳｉｏａｌｒｉｇｍａｅａｈｅｅｆｓｓｅｔｃｗａｎｓｓｒｎｔｅｅｎＯａｍｆｅｒｗａｎｎｙｂｃｉｖｄ．ｙＫｅｒｓｍｕｔ—ｅｓｒｄｔｕｉｎ；ｆｚｅｒｌｎｔｏｋ；ｆｒａｍｙｗｏｄ：ｌｓｎｏ；ａｆｓｏｉａｚｕｙｎｕａｅｒｉｅａｒｗｌ
维普资讯
１２４
重庆工学院学报由于被测对象多为具有不同特征的非电量，过通
随着经济的发展和生活水平的日益提高，人
们对居住环境的要求也日益增高，望住宅不仅希更便利、适，且更安全．灾报警系统己成为舒而火
收稿日期：０ —０ —０２８６９０基金项目：重庆市自然科学基金资助项目（Ｊ７６６．Ｋ０００）作者简介：侯旭东（９３）男，１８一，河北秦皇岛人，硕士研究生，主要从事信号与信息处理研究；张兢（９５）女，１６一，教授，士生导师，硕主要从事电子信息技术应用方面的研究．

基于深度学习的火灾检测技术研究

基于深度学习的火灾检测技术研究随着城市化进程的不断加速，房屋建筑数量不断增加。

同时，高层建筑及重点场所的建设也在不断推进。

这些房屋、建筑物内部往往有大量人员和贵重物品，一旦发生火灾，就会导致巨大的人员伤亡和财产损失。

因此，如何在火灾发生前及时发现火灾，能够有效避免火灾对人员、财产造成的损失，也是我们目前需要重点研究的一个方向。

随着人工智能的发展，现代火灾检测技术也得到了进一步的升级。

基于深度学习的火灾检测技术是其中的一种新兴技术。

本文旨在探讨深度学习在火灾检测领域的应用、技术原理、研究进展等方面，为大家解析这一热门话题。

一、深度学习在火灾检测中的应用深度学习技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域都展现出了强大的能力，其广泛应用为火灾检测提供了很好的技术支撑。

基于深度学习的火灾检测主要通过特征提取、分类识别来实现。

该方法利用深度学习算法提取火灾图像的特征，通过分类器对火灾图像进行分类，从而实现准确探测火灾的效果。

在现有的火灾检测技术中，往往存在很多误判和遗漏的情况，如果不加以改善，会使得火灾检测技术的可靠性和准确性大为降低。

而深度学习技术的应用则能够有效提升火灾检测的可靠性和准确性，进而降低了火灾发生的风险及其造成的人员伤亡和财产损失。

因此，深度学习在火灾检测中的应用具有非常重要的意义。

二、基于深度学习的火灾检测技术原理基于深度学习的火灾检测技术主要是将深度学习算法应用于火灾图像识别问题。

具体而言，它使用卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络等算法，对火灾图像中的特征进行抽象提取和实时分析，从而实现对火灾的快速判断和准确定位。

在应用深度学习进行火灾检测的过程中，主要分为以下几个步骤：1. 数据采集：通过火灾检测的传感器、网络摄像机等设备进行火灾监控，将采集到的数据传输到一定的存储介质中，供后续深度学习算法的训练使用。

2. 数据预处理：针对所采集到的数据进行去噪、归一化、尺寸调整等预处理操作，使得数据具有更良好的可用性。

无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法_樊雷松

６］。许多无线传感器以及微型处理器等节点组成［
在无线传感网的基础上进行的数据融合是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。数据融合的定义是多方面和多层次的处理数据序列，就是把来自各个传感器与信息源的数据和信息加以相关、联合和组合，从而获得了精确的身份估计和位置估计，然后对整体的情况做出应急判断。数据融合这种技术在近３０年来取得了飞速的发展，在多个先进发达国家，都有学者和技术人员在开展数据融合技术的研究，所以这一领域的研究内容和成果已大量出现在各种学术会议和公开的学术
；修订日期：２收稿日期：２０１３０３２２０１３０５２５－－－－；山西省自然科学基金项目（；山西省科技攻关基金项目基金项目：国家自然科学基金项目（６１２０２１６３、６１２４００３５）２０１２０１１０１５１）－（）２０１２０３１３０３２３－，男，山西临汾人，硕士研究生，研究方向为物联网、云计算；强彦（，男，山西太原人，博士，副教作者简介：樊雷松（１９８８１９６９－）－），女，山西太原人，博士，副教授，研究方向为智能信息处理、情授，研究方向为云计算、物联网、图像处理、大数据；赵涓涓（１９７５－），男，江西宜村人，研究方向为物联网；格磊（，男，江苏南通人，本科，研究方向为物联网。感计算、数据挖掘；胡洋洋（１９９１１９９０－）－）：Ｅ－ｍａｉｌｆａｎｌｅｉｓｏｎ６３．ｃｏｍ＠１ｇ

多传感器信息融合技术在火灾探测中的应用研究

而导致的误判等一系列比较突出的问题。本文在深入讨论火灾探测技术原理的基础上，提出了基于多
传感器融合技术的火灾探测，将多传感器的火灾特征参数信息与辅助信息进行分层融合，在不同层次上应用智能算法，使火灾探测算法模块化、信息融合
层次化。多传感器信息融合技术在一定程度上解决了目前火灾探测领域存在的部分难点，为该研究领
式来完成火灾特征层的融合。２－３基于决策层的多传感器信息融合技术火灾探测算法的选取
项新技术，简称数据融合，它是一种多层次、多方
面的处理过程。将它运用在火灾探测中，可以很好地
解决单一参数传感器不可避免受到环境因素的干扰
融合，并对信息进行预处理，以达到尽量多的保持景
但是算法的复杂度却增加了。所以对火灾探测系统而言，从信息层、特征层、决策层三个层次上运用智
物信息。这是最低层次的融合。它的优点在于尽可能
多地保存现场环境信息，基本不发生信息丢失或遗漏，能提供其他融合层次所不能提供的细微信息。但差，同时原始信息有很大的不稳定性，要求在像素级
模糊变量变成真实火警这一确定量输出。它能很好
地协调其他判决因子和报警门限之间的关系，大大提高火灾报警系统智能化水平。
３结束语
多传感器信息融合技术是近几十年发展起来的
一
学习多少范例都难以应付所有的实际需求。针对特
征识别率不高、系统的决策和适应能力不强的问题，我们引入了神经网络算法。它的特点就是在处理和解决问题时，不需要对象的精确数学模型；具有较强的学习能力；作为并行计算，处理速度快。因此，运用神经网络算法实现火灾识别十分适合。我们可采用ＢＰ神经网络融合器和模糊逻辑融合器并联的形

模糊神经网络在火灾探测中的应用

上海市教育委员会创新基金资助项目（号：１Ｚ９。编ｌＹｌ）
修改稿收到日：０Ｏ—ｌ期２１２—１。３
第一作者杨帮华，，９１年生，０６年毕业于上海交通大学测量技女１７２０
术及仪器专业，获博士学位，副教授；主要从事火灾探测、式识别与智模能系统、号检测与处理等方面的研究。信
目前，灾探测领域主要采用以下几种识别算法。火
定的信号预处理电路进行放大、滤波和ＡＤ转换，／得
到的数字信号送入微处理器中进行分析判断。为了采用智能算法进行火灾识别，依据特种火灾探测器国家标准进行了多次试验，通过上位机软件获取了大量的试验数据，并根据获取的数据，点研究了模糊神经网络重
持续时间算法将火灾信号分为高频部分和低频部分，当发生火灾时，传感器信号低频部分超过预定门限的持续时间比正常情况下多。火灾信号通过与正常或干扰情况下的信号激励条件进行比对输出报警信号，达到火灾识别的目的。②人工智能算法：０世纪９２０
董睁
旅采怀２
２０７００２；
（海大学机电工程与自动化学院自动化系上海市电站自动化技术重点实验室。上海上，
河南汉威电子股份有限公司，河南郑州４００）５００
摘
要：为进一步提高火灾探测系统的识别精度，设计了温度．复合探测系统。依据特种火灾探测器国家标准，火焰采集了大量试验

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。

数据融合技术在智能建筑火灾探测中的应用研究

火灾是指在时间和空间上失去控制的燃烧所造成的灾害。人类对火灾的控制，其是智能建筑中发生火灾的控制是个很复杂尤的过程，建筑火灾开始时发生在建筑内部的很小一部分区域，然后逐渐蔓延到临近区域甚至整个建筑。火情预报、警及时、患报防于未燃是探测系统要完成的主要任务。由于目前普通的火灾探测器已经不能达到预先的要求，以要研究新的探测技术来实现火所
张留生（西理工大学电气学院，江江西赣州３１０）４００陈强（西理工大学继续教育学院，江江西赣州３１０）４００
摘要
针对目前智能建筑火灾探测的复杂性，用离子感烟探测器、电感烟探测器、度探测器、焰探测器来探测复杂采光温火的火灾场地，用Ｂ使Ｐ神经网络和基于Ｄ— Ｓ证据理论的多传感器数据融合技术对探测到的数据进行处理和仿真。从仿真结果可以看出，据融合技术能提高火灾识别率，低火灾误报率数降关键词：据融合技术，Ｐ神经网络， — 数ＢＤＳ证据理论，能建筑，测器智探
的主要目的。不同的有用的信息是通过信息的合理组合而得到的。数据融合处理如图１所示。２ＢＰ算法２１神经网络结构确定．

重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２４．０２．００６引用格式：杨武，余华云，赵昕宇，等．重参数化ＹＯＬＯｖ５ｓ的森林火灾检测算法［Ｊ］．无线电工程，２０２４，５４（２）：２８４－２９３．［ＹＡＮＧＷｕ，ＹＵＨｕａｙｕｎ，ＺＨＡＯＸｉｎｙｕ，ｅｔａｌ．ＡＦｏｒｅｓｔＦｉｒｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＲｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄＹＯＬＯｖ５ｓ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２４，５４（２）：２８４－２９３．］重参数化ＹＯＬＯｖ５ｓ的森林火灾检测算法杨　武，余华云，赵昕宇，何　勇，徐红牛（长江大学计算机科学学院，湖北荆州４３４０２３）摘　要：目前森林火灾多发，建立日常监测尤为重要，但是边缘智能检测设备算力和内存较低，限制了检测模型的推理和部署。

针对以上问题，提出一种改进的重参数化ＹＯＬＯｖ５ｓ的森林火灾检测算法，结合重参数化、通道重排和深度可分离卷积（ＤｅｐｔｈｗｉｓｅＳｅｐａｒａｂｌｅＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＳＣ）等轻量化思想分别设计新的骨干和颈部网络，增强特征提取能力，提高模型检测精度，使参数量和推理权重较大幅度减少。

为避免颈部网络的信息丢失，根据空洞卷积提出特征增强模块，增强多尺度特征融合能力。

为进一步提高模型性能，加入轻量化的ＣＡ注意力机制，更准确定位目标。

当前公开的火焰烟雾数据集存在针对性不强的问题，为了更好地提高模型的检测效率，制作了一个新的森林火灾数据集，在数据集上利用结构相似性算法剔除了相似度过高的图片，保证了模型的泛化能力。

实验结果表明，改进后的重参数化ＹＯＬＯｖ５ｓ以原网络约７６％的参数量提高了４．０％的精确度，推理权重下降至１０．５ＭＢ，更适合于设备性能差、容量小的边缘设备，提高了森林火灾巡检的效率。

关键词：森林火灾；ＹＯＬＯｖ５ｓ；重参数化；深度可分离卷积；多尺度特征融合中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２４）０２－０２８４－１０ＡＦｏｒｅｓｔＦｉｒｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＲｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄＹＯＬＯｖ５ｓＹＡＮＧＷｕ，ＹＵＨｕａｙｕｎ，ＺＨＡＯＸｉｎｙｕ，ＨＥＹｏｎｇ，ＸＵＨｏｎｇｎｉｕ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｇｚｈｏｕ４３４０２３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｓａｒｅｆｒｅｑｕｅｎｔ．Ｉｔｉｓｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｄａｉｌｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｌｏｗｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｐｏｗｅｒａｎｄｍｅｍｏｒｙｏｆｅｄｇｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｌｉｍｉｔｔｈｅｒｅａｓｏｎｉｎｇａｎｄｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅａｂｏｖｅｉｓｓｕｅｓ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄＹＯＬＯｖ５ｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃｏｍｂｉｎｅｓｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｉｄｅａｓｓｕｃｈａｓｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ，ｃｈａｎｎｅｌｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄＤｅｐｔｈｗｉｓｅＳｅｐａｒａｂｌｅＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＤＳＣ）ｔｏｄｅｓｉｇｎｎｅｗｂａｃｋｂｏｎｅａｎｄｎｅｃｋｎｅｔｗｏｒｋｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｅｎｈａｎｃｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｍｏｄｅｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｒｅａｓｏｎｉｎｇｗｅｉｇｈｔ．Ｔｏａｖｏｉｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｏｓｓｉｎｔｈｅｎｅｃｋｎｅｔｗｏｒｋ，ａｆｅａｔｕｒｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｍｏｄｕｌｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｈｏｌｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ，ａｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔＣＡａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓａｄｄｅｄｔｏｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｌｏｃａｔｅｔｈｅｔａｒｇｅｔ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｌｙｐｕｂｌｉｓｈｅｄｆｌａｍｅａｎｄｓｍｏｋｅｄａｔａｓｅｔｓｈａｖｅａｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂｅｉｎｇｎｏｔｔａｒｇｅｔｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｂｅｔｔｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ，ａｎｅｗｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｄａｔａｓｅｔｈａｓｂｅｅｎｃｒｅａｔｅｄ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｈａｖｅｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｈｉｇｈｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔ，ｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｍｐｒｏｖｅｄｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄＹＯＬＯｖ５ｓｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｂｙ４．０％ｗｉｔｈａｂｏｕｔ７６％ｏｆｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ’ｓｐａｒａｍｅｔｅｒａｍｏｕｎｔ，ｗｈｉｌｅｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｉｎｆｅｒｅｎｃｅｗｅｉｇｈｔｔｏ１０．５ＭＢ，ｍａｋｉｎｇｉｔｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｅｄｇｅｄｅｖｉｃｅｓｗｉｔｈｐｏｏｒｅｑｕｉｐｍｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｓｍａｌｌｃａｐａｃｉｔｙ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅｐａｔｒｏｌｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅ；ＹＯＬＯｖ５ｓ；ｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ；ＤＳＣ；ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ收稿日期：２０２３－０５－０１基金项目：国家自然科学基金（６１４４００２３）；中国高校产学研创新基金———新一代信息技术创新项目（２０２０ＩＴＡ０３０１２）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（６１４４００２３）；ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＩｎｄｕｓｔｒｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＦｕｎｄ—ＮｅｘｔＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＰｒｏｊｅｃｔ（２０２０ＩＴＡ０３０１２）信号与信息处理０　引言近些年来，全球变暖导致极端天气频繁出现，各地区夏季高温不断打破历史记录，极端高温天气致使森林火灾发生概率大大增加。

模糊算法与神经网络的结合技术与应用

模糊算法与神经网络的结合技术与应用在现代人工智能技术中，模糊算法与神经网络被广泛应用并取得了很大的进展。

两者各自有着自己的优势和不足，但结合使用可以弥补彼此的缺陷，提高整体性能。

本文将介绍模糊算法与神经网络的结合技术，以及在实际应用中的一些案例。

一、模糊算法与神经网络的结合1.1 模糊神经网络模糊神经网络就是将模糊逻辑与神经网络相结合，由此产生的一种新型的神经网络。

它采用了模糊推理的方法，使得网络对于不确定的、模糊的信息也能进行有效的处理，提高了网络的健壮性和泛化能力。

1.2 模糊控制神经网络模糊控制神经网络是把模糊控制和神经网络相结合的一种方法。

它是一种基于经验的控制方法，能够自适应改善模糊系统的性能，实现控制目标。

它充分利用了模糊逻辑思想，能够处理输入具有模糊性质的问题，在非线性、不确定和时变等复杂情况下具有更好的控制效果。

1.3 模糊神经网络算法在模糊神经网络中，有许多不同的算法被提出和应用。

如ANFIS（自适应神经模糊推理系统）、WFNN（波形神经网络）和FILP（模糊逻辑程序设计）等。

这些算法各有特点，可以根据不同的实际需求和应用场景进行选择。

1.4 神经网络模糊化神经网络模糊化是指将神经网络中的输入和输出模糊化，从而实现对于不确定性信息的处理。

通过将模糊集合和模糊逻辑引入神经网络中，可以增强网络的适应性和鲁棒性，提高网络的泛化性能。

二、模糊算法与神经网络的应用案例2.1 工业控制在工业自动化控制中，模糊算法和神经网络通常被用来处理过程中的不确定性和非线性问题。

例如在温度控制、液位控制和车间调度等方面，它们能够提供更加精确和稳定的控制效果。

2.2 金融风险管理在金融风险管理方面，模糊算法和神经网络能够帮助银行和金融机构对金融市场和客户的信息进行分析和预测，建立风险模型和评估风险，以提高金融机构的风险管理能力。

2.3 图像和语音识别在图像和语音识别领域，模糊算法和神经网络能够处理复杂的、模糊的信息，提高识别精度。

基于多特征融合的火灾烟雾辨识方法研究

基于多特征融合的火灾烟雾辨识方法研究下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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基于模糊理论的火灾逃生路线算法研究与仿真共3篇

基于模糊理论的火灾逃生路线算法研究与仿真共3篇基于模糊理论的火灾逃生路线算法研究与仿真1基于模糊理论的火灾逃生路线算法研究与仿真火灾是一种特别危险的灾害，因为火势猛烈、烟雾浓厚等原因，可能导致人员无法逃离，造成严重的人员伤亡和财产损失。

因此，在火灾发生时，如何能够及时找到最短、最安全的逃生路线，以保障人员的生命安全，成为了当前研究的热点问题之一。

本文将重点研究基于模糊理论的火灾逃生路线算法，并利用仿真实验进行验证。

1. 逃生路线算法的原理在火灾发生时，人员需要尽快离开被困的区域，寻找最短、最安全的逃生路线。

一般情况下，逃生路线的选择通常由以下因素决定：疏散距离、疏散时间、疏散过程中的安全性、路线长度等因素。

基于这些因素，可以设计出多种逃生路线选择算法。

在本文中，主要研究基于模糊理论的逃生路线选择算法。

这种算法利用语言变量、模糊集合等概念，对问题进行描述，并通过模糊综合判断的方法，得到最优的解决方案。

具体而言，基于模糊理论的逃生路线选择算法包括以下步骤：（1）建立知识库，将所有可能的逃生路线进行描述，并定义语言变量。

（2）构建模糊关系，根据实际情况，给出不同语言变量之间的模糊关系。

（3）模糊综合判断，将模糊关系转化为模糊规则，并通过模糊综合判断的方法，得到最优的逃生路线。

（4）仿真实验验证，通过对不同场景的模拟，验证算法的有效性。

2. 算法流程设计基于模糊理论的火灾逃生路线算法，具有较高的灵活性和适用性，能够针对不同场景，快速定位最佳方案。

其主要流程如下：（1）收集场景信息，包括火源位置、逃生点位置、疏散距离、人员数量等信息。

（2）进行知识库建立，定义各个语言变量和模糊集合。

（3）将语言变量之间的关系转化为模糊规则。

（4）进行模糊综合判断，得出最优的逃生路线。

（5）对结果进行可视化处理，并进行仿真实验验证。

3. 实验结果与分析为了验证基于模糊理论的逃生路线选择算法的有效性，我们对不同场景进行了仿真实验。

第8章模糊神经网络方法

第八章模糊神经网络算法火灾火情决策是一个复杂的过程，它包括接收输入信号，与已知信息和经验进行比较，对输入信号作出判决，并给出正常、火警或故障信号。

通常火灾自动报警系统的决策系统是很简单，它根据单个传感器送来信息作出是否发生火灾的判决。

例如，当感烟探测器探测到的粒子数达到预定阈值，就发出火警信号。

这些粒子可能是烟雾粒子，也可能是水雾或灰尘等非火灾产生的粒子，普通感烟探测器无法区分烟雾粒子，还是水雾和灰尘粒子，这就导致误报的发生。

经过长期的研究发现，火灾的发生具有双重性，既有它的随机性一面，又有它的确定性一面。

人们并不能确切的知道何时发生火灾，但是当具备了发生火灾的条件，就会发生火灾，出现表征火灾的火灾参量。

如果同时测量这些火灾参量，对信号进行综合分析处理，那么，火灾的误报率便大大降低。

然而火灾的复杂性还在于相同的材料在不同的环境下，具有不同的着火温度，相同的环境不同的材料，着火条件也不一样，人类的活动以及环境的变化事先也无法确定，所以实际的火灾参量是随着空间和时间的变化而变化，很难用建立一种或几种数学模型进行精确描述。

因此，火灾探测信号检测是一种十分困难的信号检测，它要求信号处理算法能够适应各种环境条件的变化，自动调整参数以达到既能快速探测火灾，又有很低的误报率。

而神经网络与模糊系统都属于一种数值化的和非数学模型的函数估计和动力学系统。

它们都能以一种不精确的方式处理不精确的信息。

因而它在火灾探测领域具有美好的应用前景。

第一节模糊逻辑与模糊计算一、模糊集合及其运算规则（一）模糊集合与隶属度人们往往把讨论的议题限制在某个相关的范围内,例如讨论火灾问题,不会去谈论如何打乒乓球，讨论的范围称为“论域”。

用大写字母U 、V 、X 、Y 表示。

论域中的每个对象称为“元素”，用小写字母u 、v 、x 、y 表示。

具有某些特定属性的元素的全体称为U 上的一个“集合”，常用大写字母A 、B……表示。

普通集合概念是论域中的任一元素，要么属于某个集合，要么不属于该集合，不允许有含混不清的说法，例如乒乓开关不是接通，就是断开。