29、火灾检测与多区域转移平台安全监控技术解析

火灾检测与多区域转移平台安全监控技术解析

1. 火灾检测技术发展

1.1 构建综合火灾检测系统

构建一个整合火灾发生机制、火灾蔓延分析、灾害损失和灾后恢复的系统，充分发挥新技术在火灾预警和监测中的作用。这有助于全面了解火灾情况，从火灾发生前的预警到发生后的损失评估和恢复，形成一个完整的链条。

1.2 深度学习模型在火灾检测中的应用与改进

深度学习在目标检测和语义分割领域取得了显著进展，但在火焰检测方面存在诸多困难：
- 火焰无明显轮廓，不同颜色和大小的火焰特征各异，不同环境下火焰特征也不同，模型准确性受火灾场景影响，缺乏适用于不同场景的通用火灾检测模型。
- 语义分割领域数据集缺乏，手动标注数据集麻烦且标注准确性不高。
- 现有成熟模型有各自专业领域，应用于火灾检测时无法达到原有精度。

为解决这些问题，可采取以下措施：
- 改进现有模型并应用于火灾检测，或提出特定的火灾检测模型和算法，如根据火焰纹理和颜色特征设计独特的特征提取网络结构和检测网络。
- 提出具有特定特征的火灾检测模型，这是火灾检测的发展方向之一。

1.3 深度学习与遥感图像结合

遥感设备能获取大量火灾数据，但遥感数据航拍图像中的故障目标过小或图像精度过低，仅靠图像处理技术难以获得高识别精度。通过多轮训练，遥感数据集和深度学习可实现更高的精度和准确性。同时，深度学习模型需要大量训练数据集，可依靠遥感技术获取大量数据集，通过深度学习算法获得更高的检测精度。

1.4 火灾检测领域分析工具

使用CiteSpace分析火灾检测领域最具影响力的