32、基于单阶段多框检测器的图像火灾检测

基于单阶段多框检测器的图像火灾检测

1. 火灾检测现状与需求

传统的物理火灾检测设备，如热烟雾探测器，存在检测距离短、响应慢等缺点，且高度依赖合适的环境，覆盖范围小、成本高。目前，公共场所大多配备了视频监控系统，但这些系统主要用于火灾后查找起火原因，未能在火灾初期及时发出警报。因此，从图像中进行火灾检测成为了火灾检测领域的研究热点。

早期基于图像的火灾检测方法，如提取火灾运动、颜色模型和轮廓特征等，存在一定局限性。例如，某些算法在检测距离短且火灾严重时准确率较高，但在其他情况下效果不佳；一些多专家框架虽被广泛应用，但误报率仍然较高。

随着深度学习的发展，深度神经网络在目标检测领域取得了显著成果。然而，现有的火灾检测算法由于缺乏专门的数据集，性能仍有待提高。

2. 基于卷积神经网络的目标检测器

2.1 卷积神经网络（CNN）概述

卷积神经网络（CNN）是受生物视觉启发的深度网络，在计算机视觉领域得到了广泛应用。LeNet是CNN的先驱，在手写数字识别中取得了成功。随后，AlexNet、VGG、GoogleNet等CNN网络在图像分类、目标定位、行为识别和目标检测等方面得到了广泛应用。典型的CNN结构如下：

graph LR
    A[输入图像] --> B[卷积层]
    B --> C[下采样层]
    C --> D[全连接层]
    D --> E[输出结果]

2.2 目标检测器分类

CNN在目标检测中有着重要应用，常用的目标检测器可