西京学子研发多模态轻量化火灾监测系统筑牢智能防火“第一道防线”

　　在城市高楼与偏远林区，火灾因“早发现难”成为公共安全的隐形杀手。2025年1月，西京学院计算机学院研发“基于深度学习的火灾监测系统”，该多模态融合轻量化监测系统通过YOLOv11技术革新，成功破解传统监控误报率高、复杂环境适应性弱的行业痛点，为社会火灾防控注入“智慧防线”。

　　一、从“被动响应”到“主动预警”

　　项目以YOLOv11目标检测框架为核心，针对火焰动态纹理、烟雾扩散形态等关键特征，优化模型网络结构：通过改进特征金字塔与自适应特征融合技术，强化多尺度目标识别能力;引入时序分析机制，结合相邻帧运动信息，解决烟雾缓慢扩散场景的漏检问题。实验数据显示，系统火焰检测mAP达0.595，烟雾达0.557，整体mAP@0.5达0.576，较传统方法误报率降低40%以上。

　　“我们的设计贯穿‘轻量化’理念。”项目负责人牛佳怡同学介绍，通过模型剪枝与量化技术，系统在边缘计算设备上仍保持高效运行，单帧检测时间<50ms，部署成本降低60%，“这意味着偏远林区、老旧小区等资源受限场景也能快速落地。”

　　二、三大创新构建“全场景守护”生态

　　(一)多模态融合：静态图片+动态视频+实时流的无缝切换

　　系统以“静态-动态-实时”三级检测体系：图片场景优化目标定位算法，单帧准确率超92%;视频场景结合时序分析，识别烟雾扩散延迟至30秒内;实时流处理管道实现“秒级报警”，支持火焰动态跟踪与语音播报，覆盖家庭、工厂、森林等多元场景。

　　(二)算法革新：复杂环境下的“抗干扰先锋”

　　针对光照变化、遮挡等难题，团队优化损失函数并引入数据增强策略，使系统在明暗交替、树枝遮挡等场景下仍保持稳定。

　　(三)安全闭环：从检测到防护的“最后一公里”

　　除核心算法外，系统集成可视化交互界面、数据加密传输及故障容错模块。“即使网络中断，系统仍能本地存储72小时数据，并通过冗余备份自动恢复。”指导老师杨娜强调，隐私保护机制与模块化设计，为规模化部署扫清障碍。

　　未来，团队计划融合温度、气体传感器数据，构建“视觉+环境”多源感知体系，并探索森林无人机巡检等场景应用。“我们希望用技术让预警更早一步，让生命多一份保障。”牛佳怡同学表示。

　　当深度学习遇见消防安全，西京学子用创新证明：科技的温度，藏在每一个“提前5秒”的预警里。这一突破不仅为城市安全提供“AI哨兵”，更向社会传递着青年学子的责任担当——以代码为盾，以算法为刃，筑牢新时代的防火长城。

编辑：张芬