研究中，我们致力于开发一种基于Python的深度学习方法，用于室内烟雾检测。我们采用了先进的深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以提高烟雾检测的精度和效率。为了验证方法的有效性，我们建立了一个包含多种室内环境图像的烟雾检测数据库。这个数据库不仅用于模型训练，还用于评估模型性能。实验证明，我们的深度学习方法相对于传统方法在烟雾检测方面有着显著的优势。我们的研究不仅提供了一种创新的烟雾检测解决方案，还为相关领域的深度学习应用奠定了基础。