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本发明公开了基于深度学习的多模态火灾烟雾实时检测方法，涉及计算机视觉与消防智能监测技术领域，该方法的具体步骤为：采集可见光与红外视频，经标注预处理，提取双模态浅层特征，动态加权融合生成自适应特征，输入时空解耦网络检测，训练划分共享与专属参数，构建原型记忆库，部署后冻结共享参数，基于原型‑蒸馏约束在线增量更新；本发明通过可见光与红外双模态同步采集配套自适应加权融合机制，依托模态质量置信度动态调控两类图像特征的融合权重，能够适配光照、雨雪、远距离成像等复杂场景，当单一模态成像质量失效时可自动切换至有效单模态输出特征，规避单一成像手段易受环境干扰产生漏检、误检的问题。