基于RetinaNet的智能火灾预警系统设计与应用研究

Abstract

本文聚焦火灾探测的智能化升级需求，设计基于 RetinaNet 的智能火灾预警系统。通过RetinaNet 的特征金字塔网络（FPN）与 FocalLoss 机制，针对性解决传统探测技术中环境适应性差、实时性不足、误报漏报率高等核心问题。系统整合多场景数据采集模块、模型优化训练模块及智能响应模块，构建从数据输入到预警输出的全流程自动化体系，实现火焰与烟雾的精准识别、动态实时监控及分级预警响应。经多场景实验验证，系统在强光、雨天、遮挡等复杂环境下检测准确率稳定达 92%以上，单帧图像处理响应时间小于0.5 秒，可广泛应用于森林防火、城市高层建筑安防、工业生产车间监控等多领域，为公共安全防护体系提供高效、可靠的技术支撑，推动火灾预警从传统被动响应向主动预防转型。​