基于改进残差神经网络的建筑火灾图像识别方法及系统

本发明提出了基于改进残差神经网络的建筑火灾图像识别方法及系统，包括：获取拍摄到的建筑图像并进行预处理；将预处理建筑图像输入至训练好的基于改进残差神经网络模型，输出是否为发生火灾；基于改进残差神经网络模型包括输入块、依次连接的第一至第四阶段模块，第四阶段模块之后使用卷积层，使通道数量加倍，接着通过全连接层实现空间注意力图中火焰的特征降维，接着通过函数完成火灾识别分类。