在消防安全領域，滅火器的可靠性與可用性直接關系到應急處置的效率。傳統人工巡檢方式存在效率低、易疏漏等弊端，而基于計算機視覺的智能識別技術正成為破解這一難題的新路徑。某科技企業研發的滅火器智能監測系統，通過深度學習算法實現了對消防設備的精準識別與狀態分析，為消防管理提供了智能化解決方案。

該系統以改進型Faster R-CNN架構為核心，采用ResNet系列作為特征提取骨干網絡。通過殘差連接設計，有效解決了深層神經網絡訓練中的梯度消失問題，使模型能夠精準捕捉滅火器的輪廓特征、顏色標識及標簽信息。針對實際場景中設備擺放角度多樣、尺寸不一的挑戰，系統創新性地引入旋轉框檢測機制，可自適應調整檢測框的旋轉角度與尺寸參數，將傾斜或遠距離設備的識別準確率提升至97%以上。

在復雜環境適應性方面，系統采用多模態圖像融合技術，通過整合可見光與紅外光譜信息，顯著增強了在低光照、煙霧遮擋等條件下的檢測穩定性。同時，嵌入的注意力機制模塊能夠自動聚焦于設備關鍵區域，有效抑制背景干擾，使模型在復雜場景中仍能保持高效識別能力。這種技術組合不僅提升了檢測速度，更確保了關鍵部件狀態分析的準確性。

據研發團隊介紹，該系統融合了多項工程優化策略，在保持高精度的同時實現了毫秒級響應。除基礎位置識別外，系統還能對壓力表讀數、噴嘴完整性等細節進行智能分析，可提前發現設備老化、壓力異常等潛在風險。這種全要素監測能力為消防安全管理構建了立體化防護體系，目前已在多個大型公共場所完成部署應用。