近日，课题组在智能火焰探测领域取得突破性进展，相关研究成果以“Ferroelectric Optoelectronic Sensor for Intelligent Flame Detection and In‑Sensor Motion Perception”为题，发表于材料科学领域国际顶级期刊《Nano-Micro Letters》（IF=36.3）。郑州大学曾龙辉教授、湖北大学沈谅平教授、王浩教授及韩伟教授为共同通讯作者。郑州大学、湖北大学、华南师范大学、上海大学、南京航空航天大学等多家单位协同攻关。

在全球火灾事故频发、消防检测技术面临瓶颈的背景下，现有火焰探测系统多依赖烟雾和红外热传感，存在响应滞后、难以精准捕捉火焰动态变化、弱光探测能力不足等问题，无法满足早期火灾预警与火情动态评估的需求。日盲紫外波段（200-280 nm）作为火焰燃烧时快速释放的特征信号，为高精度火焰探测提供了新方向，但该波段的人工视觉系统在硬件层面的弱光探测功能尚未成熟，成为制约技术升级的关键难题。

针对这一挑战，研究团队创新性地提出基于Ga₂O₃/In₂Se₃异质结的铁电光电传感器阵列，通过铁电调控技术突破弱光探测瓶颈。该传感器的比探测率达到1.08×10¹⁷ Jones，响应度高达21244 A/W，较传统氧化镓器件性能提升两个数量级以上。依托该传感器系统，团队成功实现三大核心功能突破：一是构建终端与云端联动的报警体系，达成全天候高效火焰探测，白天与夜间均能在数秒内触发警报，户外多场景测试中25 s内报警成功率达100%；二是基于轻量级卷积神经网络（CNN）实现火焰运动识别，准确率高达96.47%，可精准捕捉火焰上下左右四种传播轨迹；三是通过光敏人工神经网络系统放大火焰信号，实现90.51%的火焰信号识别准确率，为早期微弱火情探测提供技术保障。

该传感器阵列适用于办公、森林、工业场地等多场景火灾预警。相关技术有望推动火灾安全、导弹尾焰追踪等领域的技术革新，为下一代智能消防系统的开发提供重要理论支撑与工程基础。

此项研究得到湖北省重大项目、国家自然科学基金、湖北省自然科学基金等项目的资助，

论文链接：https://doi.org/10.1007/s40820-025-01968-x