通用场景火灾发展趋势实时预测技术研究

火灾发展趋势的预测对于火场人员疏散和制定灭火政策具有重要的指导意义，本文首先对火灾图像进行预处理以及强化处理，利用不同状态下火灾图像火苗强度的对比判定火灾类型，并在此基础上对监控区域进行网格处理；然后基于广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)进行模型构建，采用输入层、模式层和求和层神经元个数相同的网络结构，利用分类神经网络预测边缘网格的状态，进而对火灾发展趋势做出预测。本文提出的火灾发展趋势实时预测技术针对不同火灾场景不需要分别建立模型，可以广泛适用于各种火灾场景。