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本发明公开了一种基于深度学习的火灾烟雾实时监测方法，涉及火灾烟雾监测领域，包括以下步骤：选取多个目标检测算法分别训练对应的模型；比较训练后各个模型的召回率和误检率，选出准确率高的多个模型，并对模型的超参数调整后选取部分模型进行融合；基于融合结果，利用知识蒸馏方法对模型进行压缩，将蒸馏数据集的软标签作为训练目标，获得压缩后的模型；对压缩后的模型进行评估和调优，获得火灾烟雾实时监测模型。本发明解决了现有火灾监测方法存在实时性差和误报率高的问题。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118097561A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410409644.XG06V10/82(2022.01)
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