基于振荡频带感知与形变特征流引擎的火焰检测方法及装置

本发明公开了一种基于振荡频带感知与形变特征流引擎的火焰检测方法及装置，包括：获取多场景下火灾的数据集进行预处理；使用Rep2CA模块重构RT‑DETR主干网络的基础特征单元；使用MSFP注意力机制优化RT‑DETR的尺度内特征交互AIFI模块；使用MFA‑DetNet结构替代RT‑DETR的跨尺度特征融合CCFM模块；改进RT‑DETR定义为SAM‑Fire模型，利用增强后的火灾数据集训练SAM‑Fire模型进行模型参数确定，实现模型精度与效率的平衡。与现有技术相比，本发明通过强化火焰特征表达与多尺度动态特征融合，不仅提高了火焰检测的精度，还增强了模型的泛化性和鲁棒性，能够显著减少不同场景下对小目标火焰的漏检和误检现象，从而可以高效地对实际场景中的火灾进行智能监测。