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由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题.为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception(sequeeze-and-excitation inception)在此基础上加入SE Block(sequeeze-and-excitation block)用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本