一种基于深度模型的火焰探测方法、火焰探测器和存储介质

本申请公开基于深度模型的火焰探测方法、火焰探测器和存储介质，涉及火焰探测领域，采集不同火焰和干扰源信号的IR数据并进行数据增广；基于火焰标签类型和目标位置数据驱动火焰深度网络模型；根据模型预测值，训练样本集中标签和位置的标记值，分别计算火焰置信度、标签类型置信度与目标位置损失，并基于各种损失构建出模型总损失；基于总损失函数值反向传播更新模型参数，在迭代模型训练完成后根据采样的多通道IR数据输出火焰置信度、类型置信度和位置回归值，并基于融合策略输出最终融合结果。该模型设计方案采用多尺度特征提取和融合策略，配合多级特征提取和多特征图识别火焰的类型、位置等信息，实现火焰探测的精准分类和预警。