简介：基于人工智能的烟火复合图像火灾探测器，采用最先进的深度学习火灾图像快速检测模型，具有探测灵敏度高、响应速度快、抗干扰能力强等特点，性能参数满足且优于图像型火灾探测器国家标准一级灵敏度要求。

基本信息

（1）成果简介

基于人工智能的烟火复合图像火灾探测器，基于研究团队多年积累的典型工程场景烟火图像数据样本库训练，创新采用基于生成对抗神经网络的火焰及烟雾图像合成的样本扩充方法和基于域迁移技术的烟火图像深度学习辨识模型，实现了低对比度环境下火灾烟雾可靠辨识，并在感火探测灵敏度、响应时间、抗干扰能力等关键性能指标方面较传统图像型火灾探测器本质提升。本成果可满足各类大空间、公路隧道、石油化工和文物古建筑等场所火灾探测需求，充分发挥图像火灾探测响应速度快、保护范围大且便于火情确认的技术优势。

（2）技术特点

采用常规机器视觉算法的图像型火灾探测器在工程应用中存在环境光干扰误报、图像烟雾探测可靠性差等技术瓶颈问题。本成果采用了人工智能图像识别新技术，并通过大量的典型工程场景烟火和干扰图像数据训练，以及深度学习检测模型在火灾图像识别应用中的调整和改进，对图像型火灾探测器的探测算法进行了突破性升级，取得了较好的探测效果。

（3）技术参数

火焰响应时间≤10s，响应阈值满足GB15631-2008《特种火灾探测器》中图像型火灾探测器一级防火要求；

烟雾响应时间≤40s，TF3棉绳标准火试验；

环境干扰：GB15631-2008《特种火灾探测器》环境光干扰试验下48小时内无误报。

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