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为解决早期火灾检测中 AI 方法需大量计算资源、烟雾纹理复杂难辨等问题，研究人员开展基于分形维数分析的烟雾检测研究。将图像分块计算分形维数，用 HPWREN 图像验证，结果准确率达 96.87%，为火灾监测提供高效方案。
在森林火灾防控领域，早期烟雾检测如同在茫茫迷雾中捕捉微弱信号，至关重要却困难重重。传统人工智能（AI）方法虽能识别烟雾，却如同 “耗电巨兽”，需要大量计算资源支撑，且在雨雾、云层等复杂环境下，烟雾那如梦幻般不规则的异质纹理常与自然干扰难以区分，导致检测精度大幅下降。如何在资源有限的情况下，精准捕捉烟雾的 “蛛丝马迹”，成为困扰研究者的难题。
为突破这一困境，西班牙研究人员开展了一项别具一格的研究。他们将目光投向分形几何这一数学工具，试图通过分析图像的分形维数，揭开烟雾纹理的独特密码。这项研究成果发表在《Digital Signal Processing》上，为烟雾检测领域带来了新的曙光。
研究人员采用的核心技术方法如下：首先对图像进行预处理，从原始图像中提取感兴趣区域并转换为灰度图像，以降低色彩信息带来的计算负担；接着将图像均匀分割为 6×6 的网格，形成 36 个大小一致的图像块；然后运用压缩分形维数算法，对每个图像块的分形维数进行计算，该算法通过调整图像缩放比例（50%-90%），利用 ImageMagick 库和 GZIP 压缩技术，分析不同尺度下图像的信息含量变化，从而估算分形维数；最后通过对比参考图像与当前图像的分形维数差异，结合设定的阈值（σFD=0.04）和逻辑决策规则，判断烟雾是否存在。研究数据来源于 HPWREN 的公开监控图像，包含彩色和近红外数据，为研究提供了丰富的样本支持。
4.1 正常条件下的烟雾检测结果
在第一个场景中，研究人员对 6 幅图像进行分析。通过预处理和分块后，观察分形维数的变化。结果显示，随着烟雾的出现，部分图像块的分形维数发生显著变化，算法成功检测到烟雾，且满足预设的检测条件，如同一双敏锐的眼睛，精准识别出烟雾的踪迹。
4.2 烟雾较远但量大的场景结果
第二个场景中，尽管火灾距离较远，但烟雾量较大。分形维数的演变清晰显示，烟雾随时间扩散，更多图像块的分形维数超出阈值，算法准确判断出火灾的存在，展现出对大量烟雾的良好检测能力。
4.3 有 haze 的远距离火灾场景结果
第三个场景涉及远距离火灾并伴有 haze。在此情况下，烟雾量和强度较低，检测难度增加。然而，算法仍能通过分析图像块的分形维数变化，识别出离散的火灾爆发及其移动轨迹，证明了其在低强度烟雾环境中的有效性。
4.4 雾天环境的检测结果
雾天环境下，烟雾与雾气的纹理相似性给检测带来挑战。但研究发现，随着火灾的发展，烟雾与雾气混合后仍能引起特定图像块的分形维数变化，算法通过连续观察，成功从迷雾中辨别出烟雾，体现了其在复杂天气条件下的鲁棒性。
4.5 云影影响的检测结果
在云影场景中，移动的云层阴影可能导致分形维数异常，产生误判。但算法通过设定连续图像中 illuminated tiles 的数量和分布规则，有效排除了云影的干扰，避免了假阳性结果，如同为检测系统安装了 “去伪存真” 的过滤器。
4.6 对比验证与讨论
通过计算准确率（Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)），该方法在五种场景下达到了 96.87% 的准确率。与其他基于 AI 的方法相比，如 YOLO 系列模型，该方法无需大量标注数据和复杂模型训练，在计算效率和对环境噪声的抵抗能力上具有显著优势。尽管存在早期烟雾检测灵敏度不足、依赖静态参考图像等局限性，但其在实际应用中的潜力不容忽视。
这项研究巧妙地将分形维数与图像分析相结合，为烟雾检测提供了一种高效、低耗且抗干扰的新方法。它不仅突破了传统 AI 方法的资源限制，还在复杂环境中展现出可靠的检测能力，为森林火灾的早期预警系统提供了新的技术思路。未来，若能进一步优化算法以适应动态图像和不同平台（如无人机、卫星），并结合其他纹理特征，该方法有望在全球火灾监测中发挥更重要的作用，成为守护生态环境的 “智能哨兵”。
