基于深度学习的烟雾检测方法

本发明提供的基于深度学习的烟雾检测方法，包括：获取安防监控区域的RGB图像数据、环境湿度数据及烟雾粒子散射光强数据，得到多源监测数据；将所述多源监测数据输入预设的轻量化烟雾检测模型，输出烟雾位置及对应置信度；所述轻量化烟雾检测模型以SqueezeNet为基础框架，特征提取层含动态通道剪枝模块、输出层前嵌3×3卷积与Sigmoid函数构成的空间注意力机制；若所述置信度达到阈值，结合所述环境湿度数据确定火灾风险等级；生成包含所述烟雾位置、置信度及火灾风险等级的预警信号，推送至安防终端。在本发明中，克服了当前容易出现漏检和误判的缺陷。