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基于深度学习的高层建筑烟雾检测技术探索

说明

为了提高算法的鲁棒性和准确性，需要构建一个丰富多样的烟雾图像数据集。数据集应涵盖不同类型的烟雾、各种环境条件下的图像以及不同光照条件下的样本。这将有助于训练模型，提高其在实际应用中的适应能力。

在烟雾检测中，深度学习模型通过对输入图像进行特征提取，将图像转换为特征向量，并将这些向量输入至分类器中进行烟雾与非烟雾的判别。深度学习模型的训练依赖于标注数据集，以确保模型在检测时的准确性和鲁棒性。

深度学习是一种机器学习的分支，主要依靠神经网络模型进行数据特征的自动提取与学习。相较于传统的图像处理算法，深度