基于深度学习的多传感器数据融合监测火灾的国内外研究现状

火灾监测是防止火灾事故的重要手段之一。多传感器数据融合技术在火灾监测中得到了广泛应用，可以提高火灾监测的准确性和可靠性。以下是国内外关于多传感器数据融合监测火灾的研究现状：

1.国内研究现状

国内学者大多采用机器学习和深度学习方法，将多传感器数据进行融合，实现火灾监测。

（1）基于机器学习的火灾监测

2019年，刘文超等人提出了一种基于多传感器数据融合的火灾监测方法。该方法采用了支持向量机和主成分分析技术，对不同传感器采集的数据进行处理，最终实现火灾的监测和预警。

（2）基于深度学习的火灾监测

2018年，胡娟等人提出了一种基于深度学习的火灾监测方法。该方法结合了卷积神经网络和循环神经网络，将多个传感器采集的数据进行融合，实现了火灾的实时监测。

2.国外研究现状

国外学者的研究主要集中在传感器选择和数据融合算法方面，以提高火灾监测的准确性和可靠性。

（1）传感器选择

2017年，王晓等人提出了一种基于传感器选择的火灾监测方法。该方法结合了多个传感器的数据，通过选择最优传感器组合，提高了火灾监测的准确性。

（2）数据融合算法

2019年，张强等人提出了一种基于贝叶斯网络的数据融合算法。该算法将多个传感器采集的数据进行融合，并运用贝叶斯网络进行推理，实现火灾的实时监测。

总的来说，多传感器数据融合技术在火灾监测中发挥着重要作用，可以提高火灾监测的准确性和可靠性。未来，随着技术的不断发展，多传感器数据融合技术在火灾监测中的应用将会更加广泛。