【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火灾监测领域，特别是涉及一种基于轻量级模型的火灾检测方法及高准确率的轻量级火灾检测模型。
技术介绍
1、火灾作为一种重大自然灾害，对人类生活和自然环境造成了极大的威胁。为了及时发现火灾并减少其破坏，现代社会依赖于先进的火灾检测系统。这些系统通过监测环境变化，迅速发出警报，协助消防部门高效调度，从而有效控制火灾带来的损失。
2、在传统的火灾检测系统中，通常利用数字图像处理技术对火焰的静态特征(如颜色、形状和纹理)进行检测识别，但静态特征容易受燃烧条件、燃烧类型、环境因素影响，从而导致火灾的静态特征差异化很大，进而导致检测效果不佳。
3、基于此，现有技术引入了火灾的动态特征(火焰在时间上的变化)进行分析，并结合多尺度卷积和注意力机制，通过特征金字塔对图像进行深度融合处理，以增强对小型或远距离火焰的识别能力及准确性。
4、然而，虽然现有技术提高了火灾检测的灵敏度和速度，但由于注意力机制的大权重，导致整体模型的计算量和参数量过高，而火灾检测模型一般安装与在各种火灾高发场景的监测设备上，这些边缘设...
【技术保护点】
1.一种基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述交替设置的第二版本轻量化注意力模块和第三版本轻量化注意力模块的具体执行过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述第二版本轻量化注意力模块包括第一局部表示模块和第一全局表示模块；
4.根据权利要求3所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述步骤ST3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述步骤S
【技术特征摘要】
1.一种基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述交替设置的第二版本轻量化注意力模块和第三版本轻量化注意力模块的具体执行过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述第二版本轻量化注意力模块包括第一局部表示模块和第一全局表示模块；
4.根据权利要求3所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述步骤st3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于轻量级模型的火灾检测方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
6.一种高准确率...
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