近日，湖北大学集成电路学院王浩等组成的创新团队，在火焰智能监测研究领域取得新突破。相关研究成果发表于国际期刊《Nano-Micro Letters》（《纳米微尺度快报》）。
据了解，新一代消防安全系统对火焰检测与运动识别的精准度提出了更高要求。“感·存·算”（感知、储存、计算）一体技术是现在进行火焰智能监测领域的新兴前沿技术。但在测“日盲紫外波段”（火焰燃烧时会专门发出这种光，日常阳光里几乎没有，特别适合测火灾）时，传统基于人工视觉系统的硬件，受限于探测器检测能力，难以满足实际需求。
面对这一技术瓶颈，王浩教授团队历时5年，开展多学科协同攻关。团队成功创制出铁电-光电异质结探测器（Fe-OES）阵列。该阵列可直接感知火焰运动，并模拟昆虫视觉系统中的梯度神经元，能高效捕捉到火灾刚烧起来时，那一点点微弱的紫外光。结合团队自研的神经元硬件，火焰紫外信号能够实现有效放大。
因此，团队成功完成三项核心火焰识别任务，即通过终端和云端警报联动，实现全时段火焰高效监测；运用轻量级卷积神经网络，精准完成火焰运动识别；借助光敏人工神经系统，实现火焰早期极弱紫外光探测。
这项研究的灵感源于生物视觉系统。团队先模仿我们眼睛里视网膜感受光线、传递信号的方式；再模仿大脑里神经细胞传递信息的模式，准确判断出火焰会往哪烧、烧得多快。研究还搭建了基于Fe-OES器件的光敏人工神经系统。经测试，其识别准确率达到90.51%。（通讯员晏呈雨）
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