基于图像识别的火灾现场烟火类型快速分类方法研究

作　　者： 林睿

摘　　要： 火灾现场烟火的快速准确分类对于指挥救援、评估火势和制定应对策略具有重要意义。传统识别方法往往依赖人工经验，效率低且易受主观因素影响。随着深度学习技术的发展，基于图像识别的自动化分类方法成为研究热点。文章结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的特点，针对火灾现场图像中的烟火类型进行特征提取与分类设计，提出了一套高效的烟火快速分类模型。通过多源数据的预处理和模型优化，实现了在复杂环境下的准确识别和快速响应。研究结果显示，该方法在提升识别精度和响应速度方面具备显著优势，对火灾应急管理具有积极的应用价值。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-11