1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图

4.内容简介

基于Faster-RCNN网络的火灾识别系统是一种利用深度学习技术来识别火灾的方法。Faster-RCNN是一个两阶段目标检测算法，通过先产生候选区域，再对RoI做分类和位置坐标的预测。接下来是利用Faster-RCNN网络模型来识别火灾的步骤：

1. 数据采集：收集包含火灾场景和非火灾场景的图片作为训练数据，同时标注每张图片中是否存在火灾以及火灾的位置信息。
2. 数据预处理：对图片进行预处理，包括图像增强、归一化、调整大小等操作，以优化模型的训练效果。
3. 构建Faster-RCNN模型：构建Faster-RCNN模型，将特征抽取、proposal提取、bounding box regression和classification都整合在一个网络中，以提高综合性能。
4. 训练模型：利用处理过的数据对模型进行训练，通过不断调整模型参数，优化训练效果。
5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型的准确率和精度。
6. 应用模型：将训练好的模型嵌入到火灾识别系统中，对实时采集的图片进行火灾检测。若检测到火灾，系统将自动报警并发送警报信息。

基于Faster-RCNN网络的火灾识别系统可以广泛应用于各种场景，如森林、工业区、城市等。该系统不仅可以提高火灾检测的准确性和效率，还可以降低漏报和误报的概率，减少不必要的浪费和损失。