李小玄，董 雷，2

（1.武汉邮电科学研究院，湖北武汉 430000；2.武汉理工光科股份有限公司，湖北武汉 430000）

近年来，城市中的安全隐患日益增多，各类灾害事故呈现出风险高、危害大的特点。安全隐患日益增多的主要原因是城市规模不断扩大导致的人口大量聚集，因此社会公共安全需求日益倍增。随着城市化进程的持续进行，城市高层、地下、商业综合体、地铁、隧道等建筑发展迅猛，导致公安消防局现役防灭火力量严重不足，消防官兵长期疲劳作战，火灾防控压力巨大。国务院《促进大数据发展行动纲要》（2015）中指出要推动智慧消防城市救援平台的建设和发展。“要深入推进消防信息化建设，积极建设‘智慧消防’”是2017 年1 月全国消防工作会议上中央政法委书记郭声琨强调的重点。在此背景下智慧消防城市救援平台项目应运而生，利用图像识别技术对建筑图纸上的消防器材图标进行定位识别，能更好地发挥智慧消防城市救援平台的作用。

目前国内图像识别的研究方向大多是关于数字识别的，如对数字仪表[1]、试卷答题卡[2]、手写试卷分数的识别；射频指纹识别的研究[3]；人脸识别算法如正交人脸特征学习算法[4]、二阶段性别分类算法[5]；车牌识别如依赖边缘特征的车牌识别[6]，算法如色彩迁移与正则化约束去雾算法[7]；农产品虫害如玉米螟虫害的图像识别方法[8]，图像识别中储粮害虫的特征提取[9]；缺陷检测如游乐设施焊缝缺陷检测[10]，钣金件表面缺陷检测[11]以及医用病理如腹膜腔脱落细胞病理图像识别[12]等方面，但对于消防方面深度学习的应用较少。……