文献综述
1.研究背景和意义各种各样的自然灾害及人为灾害对人类的生命健康和财产安全造成了严重威胁，而其中火灾是最严重的灾害之一[1]. 高校实验室是高校进行实验研究和动手能力培养的教学场所,是提高学生综合素质的实践课堂。
实验室具有存放化学药品量大、种类多、存放部位多、人员流动性大等特点,同时有些试验还需要在高温 、高压等特殊环境下进行,因此实验室内存在极大的火灾隐患[2]。
火灾事故发生后，如不能及时扑灭，也可能会引爆危险化学物质，导致爆炸发生[3]，造成更加严重的后果，因此火灾的快速识别和早期预警就显得尤为重要。
传统检测火灾和预警的方法，大多使用多种传感器用以检测，常规的监测器主要针对烟雾、热和辐射3类对象。
多数采用的都是针对颗粒、温度、空气湿度、透明度、烟雾等物理采样的点式传感器，也有传统的紫外或红外光谱测量仪[4]。
这类烟火检测传感器由于其物理特性，往往和火灾发生地有一定的距离，因此响应速度较慢，且误报率高，提供的信息较少[5]。
近年来，随着视频监控技术和计算机视觉技术的不断发展，图像型火灾探测器也取得了巨大的进步.与传统的基于感器的火灾探测系统相比，图像型火灾检测算法具有响应速度快、覆盖范围广、可视化等优点[6]。
同时可以与当前广泛应用的智能设备相连接，组成火灾实时检测报警系统，快速准确的告知相关人员进行火灾处理。
并且实验室火灾环境相比于其他环境如：森林、家庭、商场等，具有空间狭小、易燃易爆品多、火灾财产损失严重等特点，更加强调火灾发生后的迅速响应和及时处理，并且其环境的变化程度较小，背景较为固定，受光线、天气的影响较小，为图像识别的应用提供了更加便利的条件。
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