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随着先进计算技术的融合，火灾探测方法的发展已经达到了一个关键的节点。传统系统虽然必不可少，但也面临着响应时间延迟和误报发生率高等挑战。计算机视觉和人工智能 (AI) 的最新进展深刻地改变了火灾探测范式。基于计算机视觉探测、激光系统和人工智能集成的气体传感器等创新方法显著提高了火灾探测的性能和可靠性。因此，利用复杂算法对视觉和热数据进行实时分析、以极高的精度区分真正的火灾特征和非威胁性来源，从而探索消防安全管理的前沿发展，并在技术上突破可行的界限已成为该领域最受关注的研究方向之一。
Fire 邀请了清华大学袁宏永教授和张小乐博士，合作创建特刊：“Computer Vision and Artificial Intelligence in Fire and Flame Detection (火灾和火焰探测中的计算机视觉和人工智能)”。
本特刊致力于展示利用复杂算法对视觉和热数据进行实时分析的研究，以极高的精度区分真正的火灾特征和非威胁性来源。特刊包括但不限于以下主题：
多模态传感技术与人工智能之间的协同作用；
可以在不同环境条件下解释传感器数据的自适应算法的开发；
支撑人工智能驱动的检测系统机制的理论框架；
评估这些技术在实际场景中的可扩展性和有效性的意见书；
有关其集成和对消防安全协议影响的见解。
投稿截止日期：2025年7月20日
客座编辑
袁宏永 教授
清华大学
教授，博士生导师，清华大学长江学者特聘教授，国家有突出贡献中青年专家，国务院特殊津贴获得者。现任清华大学安全科学学院院长、公共安全应急技术国家地方联合工程实验室主任。长期从事火灾燃气安全与灾害应急科学技术研究，是我国安全应急工程科技主要开拓者之一。面向灾害事故防控的国家重大需求，在高大空间建筑火灾安全防控、燃气管网生命线工程安全监测预警、重大灾害事故综合应急三方面取得了核心关键技术突破。在Applied Thermal Engineering、Reliability Engineering and System Safety、International Journal of Hydrogen Energy等高水平期刊上发表论文200余篇。主要成果形成了7项国家标准 (6项R1)，获得国家科技进步一等奖1次 (R2)，二等奖2次 (R1、R2)，国家专利金奖1项 (R1)，中国技术标准创新贡献一等奖1项 (R1)。
研究领域：城市消防安全；燃气安全监测；预测分析；预警系统；应急管理技术
张小乐 博士
清华大学
张小乐，助理教授、博士生导师，清华大学安全科学学院综合应急研究所副所长，获国家级青年人才项目支持。主要从事核生化危险颗粒物风险评估、监测与模型融合数据同化，以及城市安全和应急管理研究。研究成果在Nature Communications、Clinical Infectious Diseases、Journal of Hazardous Materials等国际学术期刊发表论文80余篇。主持国家重点研发计划课题、国家自然基金委面上项目、德国学术交流中心-留学基金委核事故应急管理项目。担任国际科学理事会灾害风险综合研究计划 (IRDR) 青年科学家，欧洲多组分气溶胶动力学模型开发委员会委员，国际期刊Emergency Management Science and Technology、Sustainable Horizons青年编委。获中国安全生产协会科技进步一等奖1项。
研究领域：火灾安全；CBRN污染物的大气扩散；风险评估和数据同化技术
了解更多特刊信息：https://www.mdpi.com/si/219680
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/fire
Fire 期刊介绍
主编：Grant Williamson, University of Tasmania, Australia
期刊研究领域包含有关火灾的科学、政策、技术、以及与社区和环境相互作用的方式；耐火材料；能源、燃料、空气质量等与火相关的最新科学理论、技术及应用等。
2023 Impact Factor：3.0
2023 CiteScore：3.1
Time to First Decision：16.5 Days
Acceptance to Publication：2.7 Days
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