基于深度学习的视频监控火情智能识别系统设计与实现

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摘要：基于深度学习的视频监控火情智能识别系统设计研究中，采用VGG16网络架构提取火焰特征，引入注意力机制增强特征表达能力，构建了支持矢量机分类器进行火情判别。研究设计了数据采集、预处理、特征提取、火情判别和预警生成等功能模块，实现了火情的自动检测与预警。实验结果显示，该系统在不同场景下的平均检测准确率达97.8%，响应时间2.1s，误报率和漏报率分别为1.3%和0.7%，性能显著优于传统方法。（剩余4556字）

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