一种基于图神经网络的隧道火灾事故分类方法、系统、设备及介质

本发明属于图像分类技术领域，涉及一种基于图神经网络的隧道火灾事故分类方法、系统、设备及介质。该方法为：采集隧道火灾事故的现场图像，对现场图像进行预处理，得到预处理图像；将预处理图像输入至构建好的隧道火灾事故分类模型中，输出隧道火灾事故分类结果。隧道火灾事故分类模型构建时，随机划分图像数据集为三个子集，第一图像数据集用于构建初步模型，为后续训练奠定基础；第二图像数据集用于监督学习，使模型朝着正确分类方向优化；第三图像数据集用于性能评估，确保模型满足实际应用需求。基于图神经网络方法的自动化火灾事故分类模型能够有效降低传统监控系统漏报率和误报率，提高火灾识别率，降低应急响应时间。