火灾可以自然发生，也可以由人类引起。在任何情况下，它都能以极高的破坏力迅速传播。森林、农田、工厂、仓库、商业和住宅中心随时都可能发生大规模和破坏性的火灾，这会造成很多环境和经济损失。

　　因此，为了减少这些损失，需要立即阻止火灾的蔓延。控制火灾的第一步是早期发现，因此，为需要的环境配备一种准确、快速的火灾探测方法是至关重要的。缺乏这样的系统会减慢火灾的探测速度，导致火灾的进一步蔓延，从而导致许多连续的火灾控制和灭火问题。目前已经提出了许多火灾探测方法，这些方法通常是基于火灾的物理特性，如热量、压力、气体、烟雾等，可以通过特定的传感器进行探测。然而，这些传感器需要靠近火源，并在小型环境中具有可接受的性能，在开阔的大区域就失去了效果。

　　如今，视觉监控系统被广泛应用于不同的环境中，与此同时，计算机视觉技术发展迅速，应用于各种应用领域。这两个因素与计算机视觉技术一起使得视频监控系统应用的迅速发展。基于计算机视觉的火灾探测就是其中之一，它可以很好地克服传统传感器的局限性。与现有的传感器不同，这项技术不需要接近火源。由于光的传播速度比热和烟快得多，使用计算机视觉技术可以缓解火灾检测的延迟。近年来，人们开发了许多基于计算机视觉的火灾自动检测方法。这些方法一般可以分为两类:1)基于人工特征提取的方法2)基于深度学习的方法。在第一类中，火焰或烟雾特征由人类专家设计和提取。这些功能的设计在很大程度上取决于设计师的专业知识和广泛的实验。此外，现有方法还存在其他局限性，

　　例如1）耗时，

　　2）虚警率高，

　　3）需要为森林或隧道等不同情况和应用设计单独的子系统，

　　4）处理低质量和噪声视频图像的性能下降，以及

　　5）缺乏实时检测。相比之下，在第二类中，模型使用提供的样本自动提取特征。人类不需要设计功能，而是设计适当的深度学习体系结构。基于深度学习的方法，尤其是卷积神经网络，正在加速各种应用中不同类型目标的识别。这些方法在探测火焰和烟雾方面也显示出了有希望的结果。

　　然而，它们也存在一定的局限性和相关问题：

　　1）需要根据不同的火灾场景使用不同且丰富的训练数据集，

　　2）需要长时间的训练，以及

　　3）难以使用时间特征。最重要的是，由于烟雾和火焰的性质，设计一个能够同时检测烟雾和火焰的深度学习模型并非易事。本文考虑到该领域的所有局限性和挑战，提出了一种统一的方法，称为（使用进行火灾早期检测的统一火焰和烟雾检测方法），用于检测视频帧中的烟雾和火焰。输入图像首先经过预处理阶段。然后，根据定制的高效架构将每个帧分为八类（火焰、白烟、黑烟、火焰和白烟、火焰和黑烟、白烟和黑烟、火焰、白烟和黑烟，以及正常状态）。所设计的CNN结构具有较高的检测精度和良好的计算量，可以对输入图像进行实时分类。

　　此外，设计了一种基于投票的决策方案，以进一步减少可能出现的误报，并尽可能提高系统的可靠性。为了充分训练CNN并提高其在复杂和不同场景中的检测精度，文章收集并注释了一个名为的大型数据集，其中包含大量不同类别的火灾图像，该数据集由三部分组成：1）真实世界的视频帧，2）真实世界的单一图像，以及3）人工火灾图像。

　　检测火焰或烟雾大小的能力，如“小火焰”，“大火焰”，“小烟雾”和“大烟雾”可以添加到系统。系统中的类数越多，就能从火灾现场获取更多的信息，有效地控制火灾。