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基于可见光和热红外融合的高架仓库早期火灾探测技术研究
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作者 许保友 郑晓东 霍一诺 《消防科学与技术》 北大核心 2026年第1期144-148,共5页
高架仓库因货物密集、结构复杂及光照干扰等因素,使得早期火灾难以精准探测。针对这一问题,提出了一种融合可见光与红外图像的轻量化深度学习算法。该方法采用双流特征提取网络,并引入跨模态特征互补机制,有效提升了对烟雾与火焰特征的... 高架仓库因货物密集、结构复杂及光照干扰等因素,使得早期火灾难以精准探测。针对这一问题,提出了一种融合可见光与红外图像的轻量化深度学习算法。该方法采用双流特征提取网络,并引入跨模态特征互补机制,有效提升了对烟雾与火焰特征的识别能力。同时,设计了基于视频灰度突变分析的DFASC-IPV辅助模块,能够有效抑制光源干扰并增强对稀薄烟雾的响应。试验结果表明,该方法在复杂仓储场景中相比单模态方法,准确率提升了11.46%,召回率提升了13.14%,具备良好的鲁棒性和实用性。研究成果为高架仓库的早期火灾探测提供了可靠的技术路径。 展开更多
关键词 仓储火灾检测 双模态融合 注意力机制 dfasc-ipv
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