基于燃烧强度表示的火灾和烟雾检测
计算机视觉与模式识别
2024-10-23 v1
摘要
由于火灾灾害的破坏力，有效的火灾和烟雾检测（FSD）和分析系统至关重要。然而，许多现有的 FSD 方法直接采用通用的目标检测技术，而未考虑火灾和烟雾的透明度，这会导致定位不准确并降低检测性能。为此，我们提出了一种新的注意力火灾和烟雾检测模型（a-FSDM）。该模型不仅保留了常规检测算法的稳健特征提取和融合能力，还专为 FSD 中的透明目标重新设计了检测头，称为注意力透明度检测头（ATDH）。此外，引入燃烧强度（BI）作为传统 FSD 方法中火灾相关下游风险评估的关键特征。在多个 FSD 数据集上进行的广泛实验表明，所提出的 FSD 模型具有有效性和灵活性。项目地址为 \href{https://xiaoyihan6.github.io/FSD/}{https://xiaoyihan6.github.io/FSD/}。
引用
@article{arxiv.2410.16642,
title = {Fire and Smoke Detection with Burning Intensity Representation},
author = {Xiaoyi Han and Yanfei Wu and Nan Pu and Zunlei Feng and Qifei Zhang and Yijun Bei and Lechao Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16642},
year = {2024}
}