基于RoseConv2d的火焰、烟雾检测方法

本发明提出了一种基于RoseConv2d的实时火焰、烟雾检测方法，包括以下步骤：S1，数据采集：实时采集火焰、烟雾图像；S2，构建火焰、烟雾检测模型：在模型的Fire Detection Model部分添加RoseConv2d、ECA注意力机制、CBAM注意力机制；S3，获得火焰、烟雾的检测结果：将预处理后的待检测火焰和/或烟雾图像输入火焰、烟雾检测模型，得到检测结果；检测结果包括烟雾的数值和火焰的数值。本发明提出的检测方法在各种场景下的火灾检测中，均能确保高准确率和低误检率。与现有的深度学习火灾检测算法相比，在处理背景与火焰、烟雾颜色相近的场景，以及不同规模的火势时，本发明均能提供更为可靠的检测效果。