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基于深度学习的化工仓库火灾识别算法研究报告人：张新蕾

-目录1234一、论文选题二、研究(或技术、研发、设计)方案三、进度安排四、参考文献

一、论文选题1

一、论文选题自人类存在以来，火灾一直是对人类生命和财产安全构成重要威胁的问题

对于化学品仓库来说，更为甚之

在危险化学品事故中爆炸起火事故占据了重特大事故的绝大多数，占比高达63.09%[1]

以2022年国家消防救援局公布的国内火灾数据为例，共接报火灾82.5万起，直接死亡人数达2053人、共造成人员伤亡2122人，不到一年的时间火灾所造成的财产损失高达71.6亿元

与2021年相比，火灾起数和死亡人数分别上升了7.8%和1.2%，这说明火灾事故对人们的生活和生产构成着重大威胁，每天平均接报处置5731起警情，相当于每15秒就会有一起突发警情需要处理，造成众多家庭倾家荡产，甚至流离失所

当化工原料在危化品仓库中发生剧烈燃烧时，可能导致巨大的公共安全事故1.1.选题的目的和意义

一、论文选题1这种事故可能引发爆炸、火灾蔓延以及有毒气体的释放，对周围的居民、工人和环境造成严重危害[2]2举例来说，2020年8月4日，黎巴嫩首都的一个化工仓库发生大规模爆炸起火，此次事故至少造成218人死亡、7000人受伤、30万人流离失所和150亿美元经济损失[3]3火灾爆炸事故在化工企业中是最常发生、最具危险性和后果最严重的事故类型，因此对火灾的预警工作显得尤为重要4在火灾事故中，如何及时且准确的进行火灾早期预警并进行人工干预是处理火灾事故的关键，而语义分割[4]不需要对每个物体实例进行独立的分割，只需要将相同语义类别的像素分为一类，极大的降低了算法的复杂度和训练量，提高了处理火灾事故的速度，具有很好的现实意义5同时，火灾在燃烧的过程中受到外部环境的干扰因素比较多，如场景、光照、风和被植被遮挡等，语义分割可以更好地处理重叠和遮挡的情况

一、论文选题语义分割同时兼具了运算速度快，实时性好，对硬件要求低等优点，被广泛应用于图像识别领域中随着硬件的不断进步和发展，深度学习模型与图像分割的结合已经取得了显著的进展，为图像分析和应用提供了更精确和全面的解决方案[5,6]基于深度学习的火焰分割，可以使用大量火焰初期图片数据进行训练，通过提取火焰初期的特征，再对火焰特征进行判断与分析及时对火焰的识别，可以减少化工企业的经济损失，对生态环境和社会有着重大意义因此，研究基于深度学习的火灾检测技术具有较高的市场前景和经济效益，同时对于提高火灾防治效率和水平，对人员人身和财产安全保护有着极为重大的实际应用价值和研究意义

一、论文选题1.2国内外相关状况基于图像的火灾分割方法是一个涉及到图像处理、模式识别和深度学习等多门学科的研究领域，目前可以分为大类：基于计算机视觉的传统图像识别方法和基于深度学习的图像识别方法

一、论文选题1.2.1基于计算机视觉的传统图像识别方法基于传统数字图像处理的图像识别是一种方法，是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解

在图像识别中，可以利用数字图像处理算法来提取火焰在图像中的特征，例如颜色、纹理、形状等

这些特征可用于对图像进行分析和判别，以实现对火焰区域的分割

早期的图像识别模型主要使用尺度不变特征变换[7]和定向梯度直方图[8]来提取图像特征，然后将这些图像特征输入到分类器

最后，分类器输出这些图像的识别结果

然而，由于图像识别问题的多样性，这些图像识别系统基本上都是针对特定的识别任务，泛化能力较差

基于传统图像处理技术进行火灾检测，起步较早，技术较为成熟

一、论文选题1通过利用上述技术，可以将图像中的火焰区域与其他区域进行有效的分离，从而实现火灾识别的目的2但在所设定特征较多甚至冗余的情况下，或者所设计并提取特征间出现交叉和重叠情况，则会加剧模型对火灾识别的复杂度，而且传统方法在处理火焰分割时可能会受到一些挑战和限制，其中包括光照变化和背景干扰等因素的影响，这可能导致识别结果不够准确3背景中的纹理、颜色和形状等元素可能与火焰相似，导致识别结果中出现误报或漏报4为了克服这个问题，可以采用更高级的特征提取方法，如纹理特征、形状特征或上下文信息，来辅助火焰区分5因此，有必要寻找一种更通用的方法，能够在不同的识别问题上得到更好的识别结果

一、论文选题1.2.2基于深度学习的图像分割方法随着深度学习的发展，研究人员开始关注如何把深度学习和图像识别结合起来，一些基于深度学习的图像识别方法被逐渐提出传统方法通常基于手工设计的特征和规则，而深度学习模型通过端到端的训练来学习适应特定任务的特征表示深度学习已在许多领域超过传统的人工方法，相对于传统的计算机视觉检测中的人工提取特征，深度学习模型利用卷积神经网络等结构可以实现局部和全局的感知，从而更好地理解图像的语义信息，提取出更抽象、更