【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习领域中火灾探测报警，提出了一种线型光束火灾烟雾探测的方法及装置。
技术介绍
1、在现代城市建设中，会展中心、博物馆等高大空间建筑大量涌现，以其独特的空间结构和丰富的功能，成为城市文化与经济交流的重要场所。然而这类建筑空间高度高、体积庞大，与一般建筑物相比，具有诸多特殊的火灾风险特征。传统的点型感烟、感温火灾探测器，由于其自身的工作原理和性能限制，在高大空间建筑中难以发挥有效的火灾探测作用。这类探测器的探测范围有限，需要在密集布置才能实现全面覆盖，不仅增加了成本，还可能因安装位置不当而出现探测盲区。因此，在高大空间场所，线型光束感烟探测器应运而生，并得到了广泛应用。线型光束感烟探测器能够在一个较长的路径上替代多个点型感烟探测器，具有保护面积大、安装位置高的显著优势，尤其适用于那些难以或无法使用点型探测器的场所。
2、然而，线型光束火灾探测器在实际应用中也面临诸多挑战，其传感光程长且缺乏暗室保护，容易受到多种因素的干扰，如位移震动、环境光线变化、移动物体遮挡、气流扰动以及粉尘污染等。这些干扰因素产生的信号变...
【技术保护点】
1.一种线型光束火灾烟雾探测的方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述分别对所述红外光强度数据和所述紫外光强度数据进行归一化处理，包括：通过以下公式进行归一化处理，
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述分别确定所述红外通道的注意力权重和所述紫外通道的注意力权重，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述根据归一化处理后的数据和所述注意力权重，分别确定红外通道和紫外通道的更新门和重置门，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述根据所述归一化处理后的数据、所述更新门和所述重置门...
【技术特征摘要】
1.一种线型光束火灾烟雾探测的方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述分别对所述红外光强度数据和所述紫外光强度数据进行归一化处理，包括：通过以下公式进行归一化处理，
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述分别确定所述红外通道的注意力权重和所述紫外通道的注意力权重，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述根据归一化处理后的数据和所述注意力权重，分别确定红外通道和紫外通道的更新门和重置门，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述根据所述归一化...
【专利技术属性】
技术研发人员：李泊宁，曹振，张曦，王力，李晓旭，
申请(专利权)人：应急管理部沈阳消防研究所，
类型：发明
国别省市：
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