火灾探测中火焰图像分割方法研究

资 源 简 介

火灾探测中火焰图像分割方法研究

详 情 说 明

火灾探测中的火焰图像分割技术是智能安防领域的重要研究方向。火焰分割作为火灾预警系统的核心环节，其准确性直接影响整个系统的性能表现。

传统的火焰分割方法主要基于颜色空间分析，利用火焰在RGB、HSV或YCbCr等色彩模型中的分布特征进行像素级分类。这类方法计算量较小但易受光照干扰，可能将红色衣物等干扰物误判为火焰。

现代深度学习技术为火焰分割带来了突破性进展。基于卷积神经网络的语义分割模型能够学习火焰的多层次视觉特征，包括但不限于：动态纹理特征、闪烁频率特征以及边界模糊特性。这类方法通过编码器-解码器结构实现端到端的像素级预测，显著提升了复杂场景下的分割鲁棒性。

在实际系统部署时，需要特别注意实时性要求与计算精度的平衡。轻量级网络架构结合模型量化技术，可以在嵌入式设备上实现每秒15帧以上的处理速度，满足大多数监控场景的需求。未来研究趋势将集中在多模态数据融合方向，结合红外热成像与传统视觉信息，进一步提升分割准确率。