基于自主无人机视觉的火灾管理系统：深度学习技术在多场景火灾检测与监测中的综合研究

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Vision-based fire management system using autonomous unmanned aerial vehicles: a comprehensive survey

为解决传统火灾检测系统在早期预警、实时响应和环境适应性方面的不足，研究人员开展了基于自主无人机(UAV)和深度学习(DL)的视觉火灾管理系统的综合性研究。该研究系统梳理了卷积神经网络(CNN)、注意力机制、YOLO变体、生成对抗网络(GAN)和视觉变换器(ViT)等先进DL模型在火灾检测、分类和分割任务中的应用性能，并详细分析了公开可用的多模态火灾数据集。结果表明，深度学习驱动的无人机平台能够显著提升火灾检测的准确性和实时性，为下一代智能火灾管理提供了可靠的技术路径。该研究对推动火灾监测技术的创新与发展具有重要意义。

　　

近年来，随着全球气候变化的加剧，火灾发生的频率和强度呈现显著上升趋势，给自然生态环境和人类社会带来了前所未有的挑战。无论是肆虐的森林野火、密集城市区域的建筑火灾，还是偏远的农村火灾和交通工具起火，其快速蔓延和巨大破坏力都使得早期精准探测与高效响应成为灾害管理领域的核心难题。传统的火灾监测手段，如基于标量传感器（感烟、感温、火焰传感器等）的系统和固定监控摄像头（CCTV），虽然在部分场景下发挥作用，但往往受限于覆盖范围有限、安装位置固定、易受环境干扰、误报率高以及在火灾初期或恶劣能见度条件下灵敏度不足等问题。面对这些严峻挑战，融合人工智能（AI）与无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）技术的视觉火灾管理系统应运而生，为变革性的火灾防控解决方案带来了曙光。

无人机凭借其灵活的机动性、快速的部署能力、可抵达危险或偏远区域的优势，以及搭载多种传感器（如高分辨率RGB相机、热成像仪、红外传感器等）的潜力，已成为空中监测的理想平台。而当无人机与先进的计算机视觉和深度学习技术相结合时，便构成了一个强大的“天空之眼”系统。这类系统能够处理无人机实时回传的海量视觉数据，自动识别火焰、烟雾等火灾特征，并对火灾区域进行精确的定位、分类甚至像素级的分割，从而实现远超传统方法的早期预警、火情评估和蔓延预测。相关研究成果已发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上。

为了系统梳理这一快速发展的领域，由Sufyan Danish等人组成的国际研究团队完成了一项全面的综述性研究。研究人员旨在批判性地审视基于自主无人机的视觉火灾管理系统的最新进展，重点探讨各种深度学习模型如何提升无人机在火灾相关任务中的能力。与以往侧重于传统机器学习或一般AI方法的综述不同，本研究特别强调了深度学习驱动的无人机平台在多种火灾场景（如森林、城市、农村、车辆火灾）中的独特优势和应用。研究还深入分析了可用于无人机火灾管理的各种模型架构、性能及其具体应用，详细介绍了现有的火灾数据集（附下载链接），并指出了数据不平衡、隐私问题、实时处理限制等关键挑战。最后，展望了包括多模态传感器融合、轻量级神经网络架构、视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在内的未来有前景的研究方向。

本研究并非基于传统的湿实验（如细胞培养、动物模型）或特定生物样本队列，而是一项对现有计算方法和数据资源的系统性文献综述与分析。研究人员采用的方法主要包括：1）系统性文献检索与分析：在Scopus、Web of Science、IEEE Xplore、ACM Digital Library和SpringerLink等主要学术数据库中，对2018年至2025年间发表的文献进行系统性检索和筛选，重点关注将深度学习与计算机视觉技术应用于无人机火灾检测、分类和分割的研究。2）深度学习模型家族的系统性评述：研究按深度学习模型家族（如CNNs、RNNs、GANs、YOLO变体、Vision Transformers和注意力机制）对文献进行归类分析，详细阐述了各类模型的原理、在火灾任务中的应用实例、优势及面临的挑战（如计算成本、环境可变性、小目标检测等）。3）数据集评估与整合：研究识别并评估了多个公开可用的火灾图像和视频数据集（如FLAME系列、AIDER、M4SFWD等），特别关注了它们的数据类型（RGB、热成像、红外）、规模、适用任务以及对于无人机早期火灾检测的适用性。4）多维度比较分析：通过制作对比表格（如现有综述论文的比较、无人机平台比较、数据集比较），清晰地展示了本综述相较于以往工作的新颖性和更广泛的覆盖范围（如涵盖更多火灾类型、更全面的模型家族、更注重实际部署考量）。5）挑战与未来方向归纳：基于对文献的深入分析，归纳出当前领域面临的主要技术挑战（如数据不平衡、实时处理、误报率等），并提出了相应的未来研究方向（如轻量级模型、多模态融合、Vision-Language Models等）。这些方法共同构成了一套完整的分析框架，用于评估基于无人机的视觉火灾管理技术的现状与未来趋势。

无人机平台概览

研究首先概述了用于火灾探测与监测的无人机平台。根据机械结构和操作特性，无人机主要分为固定翼、多旋翼和单旋翼三种类型。

固定翼无人机续航时间长、航程远，适用于大范围巡查和前期燃料评估；多旋翼无人机（如四旋翼、六旋翼）具有垂直起降和灵活悬停能力，适用于近距离火灾探测和实时监测；单旋翼无人机则兼具较长的续航能力和较大的有效载荷，可用于重型监测任务。这些无人机通常集成RGB相机、热红外相机、LiDAR等多种传感器，并借助边缘计算设备（如NVIDIA Jetson模块）进行机载实时AI推理，实现快速火灾识别与报警。

深度学习模型在火灾任务中的应用

研究的核心部分系统分析了各类深度学习模型在火灾检测、分类和分割任务中的应用、优势与挑战。

卷积神经网络（CNNs）是图像处理的基础，通过卷积层自动提取火灾的层次化特征（如边缘、纹理、火焰模式）。编码器-解码器结构（如U-Net）可用于精确的火灾区域分割。然而，CNN在应对环境变化和小目标检测方面仍存在挑战。

循环神经网络（RNNs），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），善于处理时序数据，可用于分析视频序列，捕捉烟雾产生和火焰蔓延的动态过程，从而进行火灾行为预测和减少误报。

注意力机制通过让模型聚焦于图像中的关键区域（如火焰核心、薄烟区域），有效提升了对遮挡或复杂背景下火灾的识别能力。例如，卷积块注意力模块（CBAM）和挤压激励（SE）模块被集成到CNN中，以增强特征表示。

YOLO（You Only Look Once）系列模型作为单阶段目标检测算法的代表，因其速度快、精度高，非常适合无人机平台的实时火灾检测。研究提到了YOLOv5、YOLOv8等变体在无人机火灾检测中的应用与优化。

视觉变换器（ViTs）借鉴自然语言处理中的Transformer架构，通过自注意力机制捕捉图像块之间的全局依赖关系，在复杂场景的火灾分割和分类中表现出色，尤其擅长处理细长烟雾等需要长距离上下文信息的任务。

生成对抗网络（GANs）主要用于数据增强，通过生成逼真的火灾场景图像来弥补真实数据集的不足，特别是在早期火灾或罕见火灾场景的数据稀缺问题上发挥作用。

可用数据集分析

研究详细列出了用于训练和评估火灾模型的公开数据集，并指出了当前数据集存在的局限性。例如，FLAME数据集提供了无人机采集的RGB和红外图像；M4SFWD数据集包含了多种天气和火灾场景；FASDD UAV数据集则提供了用于轻量级CNN的RGB和热数据。分析指出，许多现有数据集侧重于大规模明火，缺乏早期火灾和足够多样化的环境条件代表，这限制了模型的泛化能力。未来需要更多包含早期火情、多模态（如RGB与热成像对齐）且标注标准统一的数据集。

应用场景与挑战

研究将无人机火灾管理技术的应用分为森林火灾、城市火灾、农村火灾和车辆火灾等场景，分别讨论了各场景下的特定挑战和解决方案。同时，也总结了当前系统面临的普遍挑战，包括数据不平衡导致对早期火灾不敏感、复杂环境下的误报与漏报、无人机机载计算资源有限制约模型复杂度、不同传感器数据融合的技术难题以及隐私安全等伦理问题。

未来研究方向

针对现有挑战，研究提出了多个未来研究方向。包括开发更大规模、更平衡的多模态火灾数据集；设计更适合机载部署的轻量级、自适应深度学习模型（如MobileNet、EfficientNet）；探索多模态传感器（RGB、热、红外、LiDAR）的实时融合技术；研究形态可变机翼无人机（Morphing-wing UAVs）以提升飞行适应性和效率；利用视觉语言模型（VLMs）融合视觉信息与文本上下文，实现更智能的情境感知决策；以及通过联邦学习等技术在保护隐私的前提下进行模型训练。

结论与意义

本研究通过全面综述表明，将无人机与先进的深度学习模型相结合，为火灾的早期检测、精确监测和快速响应提供了一条极具前景的技术路径。深度学习模型，特别是CNN、YOLO、ViT以及结合了注意力机制的模型，在从无人机视觉数据中自动、准确地识别火灾方面展现出巨大潜力。然而，要实现稳健、可靠、可投入实际应用的系统，仍需在数据集建设、模型轻量化与效率提升、多模态信息融合、系统可靠性以及隐私安全等方面进行持续深入的研究。跨学科的合作对于推动这些创新至关重要。这项综述不仅为研究人员提供了该领域的现状概览和技术路线图，也为开发下一代智能、自主的无人机火灾管理系统奠定了坚实的基础，对应对日益严峻的火灾威胁、保护生命财产安全和生态环境具有重要的理论和实践意义。