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森林火灾初期的烟雾检测对于预防森林火灾有着重要意义。由于长距离视频监控中通常烟雾运动速度慢、特征不明显,可靠的烟雾检测仍然是一项十分具有挑战性的任务。以林火视频监控场景为研究对象,提出了一种基于循环神经网络的森林火灾识别算法。该算法由空间特征提取网络和时序神经网络组成。空间特征提取网络通过深度学习来高效提取烟和火的静态特征。循环神经网络通过中间隐藏层的记忆内容来对空间特征进一步融合,进而挖掘烟火动态特征。该方法不仅可以从图像局部区域中提取具有区分性的空间特征,还可以通过循环神经网络来提取时序特征。实验表明