近日，李皞博士专著《人工智能视觉计算：火灾智能探测评估与算法研究》由环球科学出版社出版发行。

当前，人工智能视觉计算技术已成为公共安全与防灾减灾领域的核心赋能引擎，依托AI视觉分析的智能火灾探测，凭借直观可视、早期预警、抗干扰性强、场景适配度广等显著优势，正快速成为新一代智慧消防体系的关键发展方向。在大空间建筑、复杂工业工况、强环境干扰等特殊场景中，传统传感式火灾探测存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等短板，行业迫切需要依托人工智能视觉计算技术，构建标准化数据体系、搭建科学智能评估框架、研发高精度智能算法，破解智能火灾探测的技术瓶颈。

李皞博士专著《人工智能视觉计算：火灾智能探测评估与算法研究》，以人工智能视觉计算分析、火灾智能探测评估、智能算法研发为主线，精准聚焦智能火灾探测领域数据资源短缺、智能评估体系缺位、算法鲁棒性与泛化能力不足等核心痛点，是作者长期深耕人工智能视觉计算、智能算法与智慧消防工程交叉领域的重磅学术成果。

《人工智能视觉计算：火灾智能探测评估与算法研究》立足工程实际与AI技术前沿，完整构建了从火灾视觉数据集搭建、智能评估体系创新、视觉探测算法研发，到智能探测系统落地优化的全链条技术体系，既具备人工智能视觉计算领域的前沿学术创新性，又兼顾消防工程领域的强实践应用性。研究紧扣人工智能视觉计算理论前沿与智慧消防产业需求，兼具理论深度与产业视野；全书逻辑严谨、论证详实、数据扎实，既深度解析视觉计算算法底层机理，又紧密贴合真实消防应用场景，充分彰显了作者深厚的多学科交叉积淀与持续的技术创新能力。

《人工智能视觉计算：火灾智能探测评估与算法研究》的核心学术与工程创新价值集中体现在三方面：其一，依托人工智能视觉计算技术，构建包含近三万张样本的多场景大型火灾图像数据集，完成复杂工况、强干扰环境下的图像标准化标注与科学划分，为火灾视觉探测算法的训练、验证与评测，夯实了高质量数据底座；其二，基于人工智能视觉分析逻辑，搭建融合探测独立性、复杂工况适配性、多维度指标体系、大样本校验的智能评估框架，创新提出图像复杂度智能度量模型与“1:n”多指标评估法，填补了人工智能视觉火灾探测领域标准化评估的行业空白；其三，基于视觉计算目标检测网络，研发适配复杂场景的火灾智能探测算法，针对早期小火、隐蔽火源、强干扰场景完成专项优化，实现智能探测系统工程化落地，在真实应用中达成高准确率、低误报率、强实时性的早期火灾预警效果。

《人工智能视觉计算：火灾智能探测评估与算法研究》的出版，可为人工智能视觉计算、计算机视觉、智慧消防领域的高校师生、科研工作者与工程技术人员，提供重要的理论参考与技术借鉴，助力我国智能火灾探测技术，在人工智能视觉计算技术的赋能下，向更高精度、更强鲁棒性、更广场景适配的方向迈进。期待作者持续深耕人工智能与公共安全交叉赛道，持续突破智能消防技术壁垒，为我国防灾减灾与公共安全事业发展，产出更多原创性、实用性的创新成果。

作者李皞，闽江大学副教授、博士、硕士生导师、高级工艺美术师，主要研究方向为数字文化遗产与艺术设计，近年来，主持、参与国家、省级科研课题10多项，著作多部、已发表论文20多篇，其中权威期刊检索10多篇，作品多次荣获中国工艺美术学会金奖、银奖、铜奖，多件作品被省级以上博物馆、艺术馆收藏。曾在中国台湾中国文化大学、台湾实践大学访学。担任福建省美术家协会会员、福建省工业与信息厅设计类评审专家、民建福建省文化委员会委员、福州市社会科学界联合会委员。

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