消防通道作为紧急疏散与救援的关键通道，其畅通性直接关系到公共安全。近年来，深度学习技术在消防通道占用识别领域展现出显著优势，不同模型在性能上各有侧重，而优化策略则进一步提升了系统效能。
在性能对比中，YOLO系列模型凭借快速响应与高精度成为主流选择。例如，YOLOv5通过多尺度特征融合与锚框机制，能够高效识别消防通道内的车辆、杂物等障碍物，但对小尺寸物体（如散落纸箱）的检测精度仍有提升空间。Faster R-CNN则通过区域建议网络（RPN）实现更精准的边界框回归，但在实时性上略逊一筹。此外，基于Transformer架构的DETR模型通过全局注意力机制优化特征关联，在复杂场景下展现出更强的鲁棒性，但模型复杂度较高，对硬件资源需求较大。