摘要
烟雾是火灾发生的重要标志之一，及早发现烟雾对于火灾预警和减少损失至关重要。
传统的烟雾识别方法通常依赖于传感器，但传感器易受环境因素影响，存在误报率高、响应速度慢等问题。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像烟雾识别算法逐渐成为研究热点。
这类方法利用深度神经网络强大的特征提取能力，能够从图像中自动学习烟雾的特征，实现对不同场景下烟雾的准确识别，具有识别精度高、鲁棒性强等优点。
本文首先介绍了烟雾识别的研究背景及意义，并对传统烟雾识别方法和基于深度学习的烟雾识别方法进行了概述和比较。
其次，详细阐述了深度学习在图像识别领域的应用，重点介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理、典型结构以及目标检测算法（如FasterR-CNN、YOLO等）。
然后，对近年来国内外学者在基于深度学习的烟雾识别算法方面取得的成果进行了综述，分析了不同算法的优缺点，并对烟雾识别算法的未来发展方向进行了展望。
关键词：烟雾识别；深度学习；卷积神经网络；目标检测；图像处理
1.1烟雾识别
烟雾识别是指利用计算机视觉技术，从图像或视频中自动识别出烟雾的存在，并发出警报的技术。
它是火灾自动报警系统的重要组成部分，对于及时发现火灾、减少火灾损失具有重要意义。
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