一种通过YOLOv5技术基于PyTorch实现吸烟、未佩戴安全帽、烟火检测的智慧工地软件

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作者 王蕊 《新潮电子》 2024年第3期55-57,共3页

基于YOLOv5技术的图像目标检测算法在实时性和准确性,本文将介绍基于PyTorch实现的YOLOv5算法在“吸烟检测”“安全帽佩戴检测”和“烟火检测”方面的应用。通过提供大量的带有吸烟、安全帽、烟火标注的图像样本作为训练数据,让YOLOv5... 基于YOLOv5技术的图像目标检测算法在实时性和准确性,本文将介绍基于PyTorch实现的YOLOv5算法在“吸烟检测”“安全帽佩戴检测”和“烟火检测”方面的应用。通过提供大量的带有吸烟、安全帽、烟火标注的图像样本作为训练数据,让YOLOv5算法学习吸烟行为、佩戴安全帽、存在烟火的特征并进行准确的识别,在监控视频中实时预警和记录。 展开更多

关键词 目标检测 视觉识别 YOLO 吸烟检测 烟火检测 头盔检测

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基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法研究

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作者 李虹 纪任鑫 +3 位作者 陈军鹏 耿荣妹 蔡骁 张艳迪 《科技创新与应用》 2024年第5期7-11,共5页

该文提出一种基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法,通过引入GSConv轻量化卷积和消除网格敏感度的策略,在原始YOLOv5s模型的基础上优化。在烟火数据集上进行广泛的实验,同时将改进的算法部署到无人机上进行真机测试。实验结果表明,经过改... 该文提出一种基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法,通过引入GSConv轻量化卷积和消除网格敏感度的策略,在原始YOLOv5s模型的基础上优化。在烟火数据集上进行广泛的实验,同时将改进的算法部署到无人机上进行真机测试。实验结果表明,经过改进的模型在森林烟火检测任务中取得显著的性能提升。模型的平均精度达到90.65%,且检测耗时仅为4.1 ms,满足烟火检测的高精度和实时性要求。这一研究为森林烟火检测算法的实际应用提供有力支持,具有重要的实际意义和应用价值。 展开更多

关键词 森林烟火检测 YOLOv5s GSConv轻量化卷积 消除网格敏感度 实时性

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基于YOLOv5的地铁站场景下烟火检测系统研究

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作者 邓懿 唐晨欢 +2 位作者 胡文宇 万擎 王兵茹 《微处理机》 2024年第2期60-64,共5页

针对当前地铁车站安防监控智能化欠缺的问题,提出一种基于YOLOv5的烟火检测系统,以提高火灾检测效率。本系统以YOLOv5算法实现异常情况检测,支持对烟雾和火焰的动态检测;可通过多路视频并行推理监测,提高系统监测效率。在主干网络中加入... 针对当前地铁车站安防监控智能化欠缺的问题,提出一种基于YOLOv5的烟火检测系统,以提高火灾检测效率。本系统以YOLOv5算法实现异常情况检测,支持对烟雾和火焰的动态检测;可通过多路视频并行推理监测,提高系统监测效率。在主干网络中加入CBAM注意力机制,基于火焰动态特性,提出基于帧差法的虚检抑制算法ODF-LOOK,降低静态虚检对输出结果的影响。经过实验测试,改进后算法识别精度提高到98.9%,语音警报和云端短信报警功能效果良好,对烟火异常情况检测有效而便利。该系统对于预防火灾事故、提高安全水平具有较高的实用意义。 展开更多

关键词 目标检测 YOLOv5算法 烟火检测 帧差法 轨道交通

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改进YOLOv5s的煤矿烟火检测算法 被引量：1

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作者 刘春霞 李超 +1 位作者 潘理虎 樊森霖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期286-294,共9页

针对传统的煤矿烟火检测存在检测时间长、误检率高等特点,提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿烟火检测算法。为了弥补后续改进带来的参数量和计算量等问题,使用GhostNet重构YOLOv5s的颈部,使得网络更加轻量化;为了解决小目标检测问题,提... 针对传统的煤矿烟火检测存在检测时间长、误检率高等特点,提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿烟火检测算法。为了弥补后续改进带来的参数量和计算量等问题,使用GhostNet重构YOLOv5s的颈部,使得网络更加轻量化;为了解决小目标检测问题,提出了全局上下文特征提取模块BoT3(bottleneck transformer),该模块可以为小目标提供全局上下文信息,帮助模型更好地预测小目标。同时,在每个检测头位置加入SA(shuffle attention)注意力机制,使模型更聚焦小目标信息,抑制噪声的干扰;将边界框回归损失函数CIoU替换为SIoU,提高回归精度,加速模型的收敛。实验结果表明,改进之后的YOLOv5s参数量、计算量更小,精度更高,能够满足煤矿烟火检测要求。 展开更多

关键词 煤矿烟火检测 YOLOv5s SA注意力机制 小目标检测 SIoU

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改进YOLOv5s的公路隧道烟火检测方法 被引量：3

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作者 马庆禄 鲁佳萍 +1 位作者 唐小垚 段学锋 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期784-794,813,共12页

针对公路隧道初期火灾烟火混淆且检测实时性要求高的问题,提出改进YOLOv5s的隧道烟火视觉检测方法.该方法通过在YOLOv5s中引入卷积注意力模块(CBAM),提高对轮廓特征不明显的隧道烟雾及初期火焰重要特征检测的准确率.替换骨干网络中的Fo... 针对公路隧道初期火灾烟火混淆且检测实时性要求高的问题,提出改进YOLOv5s的隧道烟火视觉检测方法.该方法通过在YOLOv5s中引入卷积注意力模块(CBAM),提高对轮廓特征不明显的隧道烟雾及初期火焰重要特征检测的准确率.替换骨干网络中的Focus模块,降低BottleneckCSP的卷积层数目,提升烟火特征提取网络效率.用CIoU替换原有的GIoU损失函数,加快模型的收敛速度.实验以10000张隧道烟火数据集为训练样本,用YOLOv5s和改进后的YOLOv5s-PRO进行对比试验分析,用2021年3月6日重庆真武山隧道火灾视频数据验证模型.实验结果表明,该算法的检测精度达到91.53%,比YOLOv5s提高了3.21%,检测速度达到6.12 ms,比YOLOv5s提高了0.42 ms,检测精度较高,速度较快,可以应用于实际公路隧道的烟火检测. 展开更多

关键词 隧道工程 隧道烟火检测 注意力模块 深度学习 YOLOv5s

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融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测方法 被引量：4

6

作者 张全 张伟 +2 位作者 杨先凤 彭博 刘书妍 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期397-405,共9页

火灾产生的烟雾和火焰对人类生命财产及安全会造成严重威胁。针对现有烟火检测算法在实际工业应用中无法满足高检测率、低误报率以及高实时性的检测需求,提出了一种融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法。首先,为了提高YOLOv5检测... 火灾产生的烟雾和火焰对人类生命财产及安全会造成严重威胁。针对现有烟火检测算法在实际工业应用中无法满足高检测率、低误报率以及高实时性的检测需求,提出了一种融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法。首先,为了提高YOLOv5检测网络对烟火目标的检测性能,尤其针对小目标烟火,通过增加注意力机制模块、小目标尺度检测层、Focal Loss损失函数的方式改进YOLOv5目标检测网络;然后,为了降低误检情况的发生,将检测到的烟火目标进行阈值筛选,筛选后的烟火目标增加部分背景信息后送入ResNet34分类网络,剔除非烟火目标;最后,通过综合分析连续多帧检测结果和烟雾面积变化情况,进一步降低误检的发生。结果表明:融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法,在29个烟火视频的查全率为99.38%,漏检率为0.62%;在45个非烟火视频的误检率约为0.0016%,在所有测试视频的平均检测速度为51.67帧/s,YOLOv5-ResNet级联网络算法检测精度较高,检测速度较快,误检率低,可满足实际的大规模复杂工业场景下检测任务,综合性能优于现有的其他火灾检测算法。 展开更多

关键词 安全工程 烟火检测 目标检测 YOLOv5 级联网络

原文传递

基于高效全局上下文网络的轻量级烟火检测算法

7

作者 魏伦胜 徐望明 +1 位作者 张景元 陈彬 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期118-127,共10页

针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题,提出一种基于高效全局上下文网络(EGC-Net)的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络,将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-... 针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题,提出一种基于高效全局上下文网络(EGC-Net)的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络,将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-Net由上下文建模、特征转换和特征融合3阶段结构组成,用于获得图像的全局上下文信息,建模烟火目标与其背景信息的远程依赖关系,并结合通道注意力机制学习更具判别力的视觉特征用于烟火检测。实验结果表明,本文提出的EGC-YOLOX烟火检测算法的图像级召回率为95.56%,图像级误报率为4.75%,均优于对比的其他典型轻量级算法,且速度满足实时检测的要求。该算法可在安防和消防领域推广,用于实时火灾监控和预警管理。 展开更多

关键词 烟火检测 EGC-Net YOLOX 全局上下文 注意力机制

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复杂环境下的YOLOv5s烟火检测方法

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作者 王铮帅 邱联奎 李迎港 《电子测量技术》 北大核心 2023年第24期149-156,共8页

针对复杂环境中烟火检测困难,检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv5s的烟火检测方法。首先,针对Neck层烟火特征融合不准确、效果差的问题,提出一种通道注意力机制—Scoring module,对每个通道的特征打分,选择分数高的特征进行特征融合,... 针对复杂环境中烟火检测困难,检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv5s的烟火检测方法。首先,针对Neck层烟火特征融合不准确、效果差的问题,提出一种通道注意力机制—Scoring module,对每个通道的特征打分,选择分数高的特征进行特征融合,过滤分数低的特征,避免引入过多冗余特征,在增加少量的可训练参数情况下提高特征融合能力和检测精度;然后,为了提高Head层的预测能力,使用α-EIOU替换GIOU损失函数,提高预测框的定位和检测性能;最后,为了改善数据集数据量少、数据形式单一的问题,使用改进的Mosaic数据增强法扩充样本数据,提高模型泛化能力。实验结果表明,改进后的方法比原YOLOv5s平均精度均值高4.7%,检测速度为212 fps,同时在与其他改进型YOLOv5s的对比实验中表现较好。在环境复杂的图像中取得了较好的检测效果,可以满足复杂环境下的烟火检测任务。 展开更多

关键词 烟火检测 YOLOv5s 特征选择模块 α-EIOU 数据增强

原文传递

改进YOLOv4的油田作业现场烟火检测 被引量：1

9

作者 田枫 冯建臣 刘芳 《计算机系统应用》 2022年第6期300-306,共7页

为解决油田作业现场烟火预警依赖人工巡检、不能及时发现等问题,本文提出了改进的YOLOv4烟火检测算法.具体针对摄像头距离远导致的烟火目标小、不易被识别的问题,改进了网络特征融合部分,并添加金字塔卷积PyConv,增强细节提取能力、增... 为解决油田作业现场烟火预警依赖人工巡检、不能及时发现等问题,本文提出了改进的YOLOv4烟火检测算法.具体针对摄像头距离远导致的烟火目标小、不易被识别的问题,改进了网络特征融合部分,并添加金字塔卷积PyConv,增强细节提取能力、增大局部感受野.针对油田作业现场的复杂背景干扰问题,加入注意力机制,用于加强网络对重要特征的权重计算,同时减少非关键数据的计算量.最后通过聚类算法对目标样本锚定框优化,利用自建烟火数据集进行实验,实验结果证明,改进后的算法模型具有相当高的性能, MAP达到90%以上,能够在复杂背景下对较小烟火目标保持较高的识别率,说明改进后的算法在油田作业现场烟火识别中具有较高实用价值. 展开更多

关键词 特征融合 金字塔卷积 注意力机制 烟火检测 YOLOv4 目标检测

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基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法 被引量：9

10

作者 仲亭玉 刘文萍 刘鹏举 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期24-31,共8页

森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾,对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段,如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析,然而在实际应用过程... 森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾,对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段,如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析,然而在实际应用过程中,由于森林环境复杂,基于单一波段视频信息检测火灾的结果欠佳。现阶段,基于多个波段的森林火灾检测方法非常少。本文综合利用红外及可见光视频特征,提出了一种基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法,将分数阶微分理论引入红外视频和可见光视频融合中,利用分数阶微分算子对两个波段视频进行融合,然后利用背景去除法检测融合视频中的异常帧,且对异常帧图像及其与背景帧的差分图像分别进行图像分割,最终得到检测出的森林烟火区域。采用空间频率、平均梯度、森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差度4个测度对本文算法和基于区域能量融合算法、基于窗口方差融合算法、基于HSI变换融合算法进行定量分析和比较。结果表明,本文算法的融合视频的融合效果最佳,并且森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差均明显优于其他3种算法,说明本文提出的算法具有较好的有效性和准确性,为森林火灾检测提供了有利的新途径。 展开更多

关键词 数字视频分析技术 分数阶微分 红外和可见光融合 森林烟火检测

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基于图像处理的森林烟火检测系统 被引量：2

11

作者 武桂林 吴昊 +1 位作者 张蓉 李阳 《计算机技术与发展》 2013年第10期227-231,共5页

为了能够在多种检测环境中,对森林烟火实现较为精准的定位,达到降低大规模森林火灾发生的可能性,文中研究了视频中基于慢运动物体检测、烟雾颜色区域检测、上升烟区检测、阴影检测与去除等四个子算法;利用最小均方算法对以上四个子算法... 为了能够在多种检测环境中,对森林烟火实现较为精准的定位,达到降低大规模森林火灾发生的可能性,文中研究了视频中基于慢运动物体检测、烟雾颜色区域检测、上升烟区检测、阴影检测与去除等四个子算法;利用最小均方算法对以上四个子算法进行加权;结合OpenCV图像分析处理技术和C++编程,设计了基于图像处理的森林烟火检测系统。实验结果表明,系统具有自动化、智能化程度高,对运行环境要求宽松,使用简单便捷等诸多优点。 展开更多

关键词 烟火检测 最小均方算法 决策函数 加权

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基于YOLOX的小目标烟火检测技术研究与实现 被引量：2

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作者 赵辉 赵尧 +2 位作者 金林林 董兰芳 肖潇 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期783-790,共8页

火灾是日常生活中最常见的社会灾害之一,会对人类的财产、生命安全造成巨大威胁,如何准确而快速地发现小面积的烟火点并实时发出预警,对维护正常的社会生产具有重要意义。传统的烟火检测算法通过识别图像的各种低维视觉特征如颜色、纹理... 火灾是日常生活中最常见的社会灾害之一,会对人类的财产、生命安全造成巨大威胁,如何准确而快速地发现小面积的烟火点并实时发出预警,对维护正常的社会生产具有重要意义。传统的烟火检测算法通过识别图像的各种低维视觉特征如颜色、纹理等,进而判断烟火的位置,方法的实时性和精度较差。近些年深度学习在目标检测领域的成就显著,各种基于深度神经网络的烟火检测方法层出不穷,但大部分深度学习模型在小目标上的检测效果远不及大目标,而烟火检测任务需要在烟火面积很小时就做出及时地识别和预警,才能避免火势扩大造成更大的经济损失。对此,基于YOLOX模型对激活函数和损失函数做出改进并结合数据增强算法和交叉验证训练方法,实现了更好的小目标检测算法,在烟火检测数据集上获得了78.36%的mAP值,相比原始模型提升了4.2%,并获得了更好的小目标检测效果。 展开更多

关键词 烟火检测 小目标检测 深度学习 数据增强 YOLOX

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基于改进型SSD的视频烟火检测算法 被引量：6

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作者 石磊 张海刚 杨金锋 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第12期161-167,173,共8页

针对现有烟火检测算法对小尺寸烟火目标检测效果差,容易产生漏检和误检的问题,提出一种基于改进型SSD的视频烟火检测算法。利用DenseNet网络作为SSD的基础网络,提高其对小目标的检测能力。为了改进SSD中的正负样本不平衡的问题,在损失... 针对现有烟火检测算法对小尺寸烟火目标检测效果差,容易产生漏检和误检的问题,提出一种基于改进型SSD的视频烟火检测算法。利用DenseNet网络作为SSD的基础网络,提高其对小目标的检测能力。为了改进SSD中的正负样本不平衡的问题,在损失函数中引入Focal loss函数,通过提高难分样本在损失函数中的权重,提高算法的鲁棒性。在仿真实验中,通过构建烟火数据集对改进的SSD模型进行训练。实验结果表明,相比现阶段主流的几种目标检测算法,该算法在兼顾检测速度的同时提高了对小尺寸烟火目标的检测效果。 展开更多

关键词 烟火检测 深度学习 SSD DenseNet FOCAL LOSS

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基于YOLO v5的烟火检测方法 被引量：1

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作者 姚波 温秀兰 +1 位作者 崔伟祥 李子康 《南京工程学院学报（自然科学版）》 2022年第2期1-7,共7页

针对火灾频发、着火点目标尺寸较小且着火点特征易与实际场景混淆导致的检测效率低下、误检率高等问题,提出一种基于YOLO v5的烟火检测方法.首先在原始模型的三个检测层上增加第四个检测层,使网络可以对特征图继续进行上采样,以此获取... 针对火灾频发、着火点目标尺寸较小且着火点特征易与实际场景混淆导致的检测效率低下、误检率高等问题,提出一种基于YOLO v5的烟火检测方法.首先在原始模型的三个检测层上增加第四个检测层,使网络可以对特征图继续进行上采样,以此获取更大的特征图进行小目标检测,加强网络模型的特征提取能力;然后将原网络中用于计算目标框回归损失函数的GIOU_loss替换成DIOU_loss,可以将被遮挡在场景中的目标预测框回归,加速网络的收敛;最后针对场景数据少的问题,采用复制增强的方法,通过粘贴不同规模的目标对象到不同的场景数据中进行图片的融合操作,进一步提高模型的泛化能力.试验结果表明,与原始的YOLO v5相比,改进后的模型收敛速度更快,对小尺寸的着火点检测精度更高. 展开更多

关键词 YOLO v5 烟火检测 DIOU_loss 复制增强

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基于YOLOv3的自注意力烟火检测算法 被引量：1

15

作者 冯庭有 蔡承伟 +3 位作者 田际 江志宏 周俊煌 陈乐 《机电工程技术》 2022年第7期71-75,共5页

烟火图像检测在火灾防控中具有重要的意义,但由于烟雾和火焰成像具有多变性和无规则性,大多数烟雾检测算法在现实场景下往往表现欠佳,漏检情况相对严重。针对于此,通过结合基于深度学习的一阶段回归目标检测模型(YOLOv3)与自注意力机制... 烟火图像检测在火灾防控中具有重要的意义,但由于烟雾和火焰成像具有多变性和无规则性,大多数烟雾检测算法在现实场景下往往表现欠佳,漏检情况相对严重。针对于此,通过结合基于深度学习的一阶段回归目标检测模型(YOLOv3)与自注意力机制,提出了一种基于YOLOv3自注意力烟雾和火焰图像检测算法,在优化原有YOLOv3网络模型的基础上,通过结合多尺度的自注意力网络,融合模型上下文信息,引导模型自适应学习提取关键的特征信息,增强了模型的特征表达,可有效提高烟雾和火焰检测的准确率。在测试集上结果表明,相比原有的基准检测算法,该方法烟火检测算法的准确率为92.1%,提高了6.5%;通过主干网络替换对比实验进一步验证了该结构设计的有效性,该算法具备较好的实用性。 展开更多

关键词 烟火检测 深度学习 自注意力 自适应学习 上下文信息

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基于视频图像的多特征融合的森林烟火检测系统研究 被引量：3

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作者 韩美林 张文文 《无线互联科技》 2021年第17期67-68,共2页

森林火灾大多始发于人员难以检测、地势复杂、偏僻的地方。在第一时间就检测到火灾并及时处理,是避免火灾的首要方法。文章结合火焰和烟雾特征,实现视频监控图像的森林火灾自动监测识别,将林区的视频监控硬件系统与森林火灾自动识别软... 森林火灾大多始发于人员难以检测、地势复杂、偏僻的地方。在第一时间就检测到火灾并及时处理,是避免火灾的首要方法。文章结合火焰和烟雾特征,实现视频监控图像的森林火灾自动监测识别,将林区的视频监控硬件系统与森林火灾自动识别软件系统结合,去除冗余信息,提高视频火焰检测效率和准确率,更好地预防与监测森林火灾。 展开更多

关键词 烟火检测系统 火焰特征 烟雾特征

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基于深度学习的烟火检测技术研究 被引量：2

17

作者 唐晓晴 郭耀文 《电脑知识与技术》 2022年第8期85-87,共3页

烟火检测是计算机视觉和图像处理领域的研究热点和难点,在无人基站监控、森林防火监控等方面具有广泛的应用。该文阐述了基于深度学习的烟火检测技术,全面分析了烟火检测技术以及深度学习理论的发展现状,研究了烟火检测技术的处理流程,... 烟火检测是计算机视觉和图像处理领域的研究热点和难点,在无人基站监控、森林防火监控等方面具有广泛的应用。该文阐述了基于深度学习的烟火检测技术,全面分析了烟火检测技术以及深度学习理论的发展现状,研究了烟火检测技术的处理流程,并基于现有的YOLO v4模型进行了软件系统的实现。实验结果表明,深度学习技术在识别实时视频以及剪辑视频中对应的烟火时,均取得了较好的效果。最后,探讨了烟火检测技术在未来的进一步研究方向。 展开更多

关键词 烟火检测 深度学习 YOLO 软件系统 图像处理

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基于视频分析的隧道烟火检测技术 被引量：1

18

作者 余玉杰 陈志鹏 《中国交通信息化》 2022年第2期138-141,共4页

当前高速公路隧道内的烟火检测多依靠光纤光栅、双波长探测器等专业传感器探测烟火并向监控人员发出告警,但这类传感器存在响应不及时等问题,从而导致火灾无法及时在早期得到发现并进行遏制。本文提出的烟火检测技术在隧道的应用能够为... 当前高速公路隧道内的烟火检测多依靠光纤光栅、双波长探测器等专业传感器探测烟火并向监控人员发出告警,但这类传感器存在响应不及时等问题,从而导致火灾无法及时在早期得到发现并进行遏制。本文提出的烟火检测技术在隧道的应用能够为高速公路运营管理单位提供及时、关键、可靠的信息,协助他们做出应急处理决策,保障司乘人员生命财产安全,减少运营损失。 展开更多

关键词 高速公路 隧道烟火检测 视频监控 视频分析 人工智能

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基于SSD和光流法的烟火检测

19

作者 李宏 《现代计算机》 2022年第9期50-54,共5页

因为烟火在不同的场景有着不同的形状和大小,所以烟火识别和检测一直都是一个极具挑战性的任务。之前的烟火检测算法主要是基于运动检测算法和分类网络,这些方法往往无法实现高准确率和实时性。为了解决这个问题,本文提出一个基于目标... 因为烟火在不同的场景有着不同的形状和大小,所以烟火识别和检测一直都是一个极具挑战性的任务。之前的烟火检测算法主要是基于运动检测算法和分类网络,这些方法往往无法实现高准确率和实时性。为了解决这个问题,本文提出一个基于目标检测网络SSD和光流法的烟火检测方法。首先,目标检测网络SSD用来检测视频帧的烟火候选框。然后利用OpenCV提供的光流SDK计算出相邻帧的候选框的光流运动方向,根据热空气向上流动的理论,进一步判断候选框中是否存在烟火。实验结果表明,使用目标检测网络SSD和光流法实现的烟火检测在准确性和实时性都有很好的表现,同时能够极大减少误检情况。 展开更多

关键词 目标检测 光流法 烟火检测

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基于改进SSD的视频烟火检测算法

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作者 赵洋 王艺钢 +1 位作者 靳永强 华丹 《物联网技术》 2022年第8期31-35,共5页

由于以往视频烟火检测模型复杂,存在检测精度与速度不能兼顾的问题,提出一种改进SSD的轻量化视频烟火检测算法(GSSD)。该算法首先将SSD算法中的骨干网络替换为GhostNet网络模型,减少算法参数量,提高检测速度,之后通过Concat操作进行多... 由于以往视频烟火检测模型复杂,存在检测精度与速度不能兼顾的问题,提出一种改进SSD的轻量化视频烟火检测算法(GSSD)。该算法首先将SSD算法中的骨干网络替换为GhostNet网络模型,减少算法参数量,提高检测速度,之后通过Concat操作进行多尺度特征融合,提升算法对小目标的检测精度。该算法分别在PASCAL VOC 2012数据集和烟火数据集上进行了实验。实验结果表明,在相同工况条件下,GSSD算法相比SSD算法的mAP提高了4.8%,检测速度提升了1.9倍,参数量减少了84.64%。 展开更多

关键词 烟火检测 轻量化 SSD GhostNet Concat 特征融合

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