在消防安全领域，灭火器的可靠性与可用性直接关系到应急处置的效率。传统人工巡检方式存在效率低、易疏漏等弊端，而基于计算机视觉的智能识别技术正成为破解这一难题的新路径。某科技企业研发的灭火器智能监测系统，通过深度学习算法实现了对消防设备的精准识别与状态分析，为消防管理提供了智能化解决方案。
该系统以改进型Faster R-CNN架构为核心，采用ResNet系列作为特征提取骨干网络。通过残差连接设计，有效解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题，使模型能够精准捕捉灭火器的轮廓特征、颜色标识及标签信息。针对实际场景中设备摆放角度多样、尺寸不一的挑战，系统创新性地引入旋转框检测机制，可自适应调整检测框的旋转角度与尺寸参数，将倾斜或远距离设备的识别准确率提升至97%以上。
在复杂环境适应性方面，系统采用多模态图像融合技术，通过整合可见光与红外光谱信息，显著增强了在低光照、烟雾遮挡等条件下的检测稳定性。同时，嵌入的注意力机制模块能够自动聚焦于设备关键区域，有效抑制背景干扰，使模型在复杂场景中仍能保持高效识别能力。这种技术组合不仅提升了检测速度，更确保了关键部件状态分析的准确性。
据研发团队介绍，该系统融合了多项工程优化策略，在保持高精度的同时实现了毫秒级响应。除基础位置识别外，系统还能对压力表读数、喷嘴完整性等细节进行智能分析，可提前发现设备老化、压力异常等潜在风险。这种全要素监测能力为消防安全管理构建了立体化防护体系，目前已在多个大型公共场所完成部署应用。
