针对传统图像型火灾探测算法误差率高、延迟探测、计算量大等问题，提出了基于目标检测卷积神经网络（FasterRCNN、R-FCN、SSD和YOLO v3）的图像型火灾探测算法。通过对比实验表明，基于目标检测卷积神经网络的探测算法准确性较高。其中，YOLO v3探测算法的平均精度为84.5%，探测速度为28帧/s，具有更高的稳定性，更适用于图像型火灾探测系统的开发。
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