基于稀疏表达的火焰与烟雾探测方法研究作者：蒋先刚火灾是威胁人类生命财产安全的主要灾害之一，快速准确的火焰与烟雾探测技术对于火灾预警和防控具有重要意义。传统的火焰与烟雾探测方法主要基于传感器或简单的图像处理技术，但在复杂环境下易受干扰，误报率和漏报率较高。近年来，稀疏表达理论在计算机视觉和模式识别领域展现出强大的特征表示和分类能力，为火焰与烟雾探测提供了新的研究思路。本研究围绕基于稀疏表达的火焰与烟雾探测方法展开，重点探讨稀疏表示模型在火焰与烟雾特征提取、分类及实时检测中的应用。通过分析火焰与烟雾的视觉特性，构建高效的稀疏字典，并利用稀疏编码技术实现信号的紧凑表示。同时，结合机器学习算法优化分类性能，提升探测系统的鲁棒性和实时性。实验结果表明，基于稀疏表达的方法在复杂场景下具有较高的检测精度和抗干扰能力，为火灾预警系统的智能化发展提供了理论支持和技术参考。关键词：火焰探测；烟雾探测；稀疏表达；特征提取；火灾预警
