本研究致力于开发高效准确的室内火灾烟雾检测算法，旨在通过实时监控和分析图像数据来早期预警火灾隐患，保障人民生命财产安全。
室内火灾烟雾识别是火灾预警系统的重要组成部分，在减少人员伤亡与财产损失方面具有关键作用。传统设备如烟雾探测器、热探测器及火焰探测器在早期火警检测中存在局限性，包括响应速度慢且易受环境因素干扰等问题。随着技术进步，基于图像的火灾烟雾识别算法应运而生，通过分析视频监控画面实时准确地发现火灾迹象，并显著提升预警效率和精度。
该类算法主要包含三个核心部分：预处理、运动目标检测以及特征提取与分析。首先进行视频图像的质量优化以确保后续步骤的有效性；其次利用如ViBe等算法识别移动物体，这对于及时捕捉烟雾至关重要；最后通过颜色特性、模糊度、动态变化及上升趋势等方面对疑似火灾区域进行详细评估。
研究中还探讨了具体的技术指标，包括基于不同波段的颜色特征分析、根据图像分布的清晰程度判断以及利用离散小波变换和灰度共生矩阵来提取烟雾的独特纹理。这些技术帮助算法更准确地区分真实火警与非相关目标。
实验采用响应时间、处理速度及识别区域大小等标准评估了该方法的有效性，结果显示其性能优异且具备良好的实时表现力。未来研究将致力于增强算法在复杂环境中的适用性和稳定性，并进一步优化效能以适应更多场景需求。
室内火灾烟雾识别技术的进展有助于提高预警系统的智能化程度和响应效率，从而降低误报与漏报的概率并迅速传达警情信息给相关人员，减少潜在的风险损失。
5星
