摘要
火灾是一种常见的灾害，具有突发性强、破坏性大的特点，快速准确地识别火灾对保障生命财产安全至关重要。
传统的火灾探测方法往往存在响应速度慢、误报率高等问题，而红外火灾图像识别技术凭借其抗干扰能力强、全天候监测等优势，成为火灾探测领域的研究热点。
本文首先介绍了红外图像和火灾识别的相关概念，阐述了红外火灾图像识别的研究背景和意义；接着，对国内外红外火灾图像识别技术的研究现状进行了综述，分析了传统图像处理方法和深度学习方法在该领域的应用，并比较了不同方法的优缺点；然后，重点介绍了几种主流的红外火灾图像识别算法，包括传统的图像分割方法、基于深度学习的目标检测方法以及图像融合方法等，并详细分析了它们的原理和应用；最后，总结了红外火灾图像识别技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：红外图像；火灾识别；深度学习；目标检测；图像融合
红外图像是利用红外热成像技术，将物体发出的不可见红外辐射转换成可见光图像的一种技术。
所有高于绝对零度的物体都会发出红外辐射，温度越高，辐射强度越大。
红外图像可以反映物体的温度分布，因此可以用来检测火灾等热源。
火灾识别是指利用图像处理技术，从图像中识别出火焰、烟雾等火灾特征，并发出警报的过程。
传统的火灾识别方法主要依靠传感器，如烟雾传感器、温度传感器等，但这些传感器容易受到环境因素的干扰，导致误报率较高。
红外火灾图像识别技术可以克服传统方法的不足，实现对火灾的早期预警和快速响应。
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