数字技术与应用杂志社

摘要：<正>火灾发生时会产生复杂多变的外部环境，为判断火灾情况，需要对火灾产生的数据进行采集与分析。因此，为了解决单一传感器技术对信息数据的漏报、误报问题，本文提出了一种基于多传感器数据融合的火灾检测算法。首先，本文概述了当前较为流行的深度学习、D-S(Dempster-Shafer)、滤波等火灾检测算法；其次，对以上算法进行归纳整理，总结出多传感器融合的火灾检测算法，对比深度学习、D-S、滤波等算法的优缺点及应用场景；最后，根据不同的火灾情况采取不同的算法模型，从而提高火灾检测的准确率、减少误报率以及减少信息冗余，

基金资助： 采棉机自动对行导航及火情监测系统研发制造推广应用（YTHSD2022-08）；

专辑： 信息科技;工程科技Ⅰ辑

专题： 安全科学与灾害防治;自动化技术

分类号： TP212;X932